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基于新模型的动态多目标优化进化算法
引用本文:刘淳安,王宇平.基于新模型的动态多目标优化进化算法[J].计算机研究与发展,2008,45(4):603-611.
作者姓名:刘淳安  王宇平
作者单位:1. 西安电子科技大学理学院数学系,西安,710071;宝鸡文理学院数学系,宝鸡,721013
2. 西安电子科技大学计算机学院,西安,710071
基金项目:国家自然科学基金 , 陕西省自然科学基金 , 陕西省教育厅资助项目 , 宝鸡文理学院校科研和教改项目
摘    要:在动态多目标优化中,各目标通常相互冲突,其最优解往往有无穷多个,如何在时间连续发生变化的情况下依然能求出分布均匀且数量多的Pareto最优解供决策者选择十分重要.对动态多目标优化问题连续变化的时间变量区间进行了任意划分,在得到的每个时间子区间上把动态多目标优化问题近似为静态多目标优化问题,进而在每个子区间上定义了种群的静态序值方差和静态密度方差,然后把目标个数任意的动态多目标优化问题转化成一个双目标静态优化问题.在给出的一种能自动检测时间变化的自检算子下,提出一种新的动态多目标优化进化算法,并且证明了算法的收敛性.计算机仿真表明新算法对动态多目标优化问题求解十分有效.

关 键 词:多目标优化  动态优化  进化算法  Pareto最优解  全局收敛性
修稿时间:2006年12月12

Dynamic Multi-Objective Optimization Evolutionary Algorithm Based on New Model
Liu Chunan,Wang Yuping.Dynamic Multi-Objective Optimization Evolutionary Algorithm Based on New Model[J].Journal of Computer Research and Development,2008,45(4):603-611.
Authors:Liu Chunan  Wang Yuping
Affiliation:Liu Chun'an1,2 , Wang Yuping3 1(Department of Mathematics,Faculty of Science,Xidian University,Xi'an 710071) 2(Department of Mathematics,Baoji University of Arts , Science,Baoji 721013) 3(School of Computer Science , Technology,Xi'an 710071)
Abstract:Dynamic multi-objective optimization problems(DMOPs) often involve incommensurable,competing and varying objectives with time,and the number of their optimal solutions is usually infinite.Thus how to find a sufficient number of uniformly distributed and representative Pareto optimal solutions under the condition of the continuously changing time for the decision maker is very important.In this paper,the continuously changing time period of DMOPs is divided into several random subperiods.In each subperiod,th...
Keywords:multi-objective optimization  dynamic optimization  evolutionary algorithm  Pareto optimal solution  global convergence  
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