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基于改进拥挤距离的多目标进化算法
引用本文:汪文彬,钟声.基于改进拥挤距离的多目标进化算法[J].计算机工程,2009,35(9):211-213.
作者姓名:汪文彬  钟声
作者单位:1. 琼州学院计算机科学与技术系,五指山,572200
2. 海南大学信息科学与技术学院,海口,570228
基金项目:海南省教育厅高等学校科研项目 
摘    要:针对多目标进化算法的拥挤距离截断算子的分布度保持不足以及在二进制编码情况下较难收敛的缺点,提出一种改进的多目标进化算法,使用改进的拥挤距离截断算子和自适应变异算子,与经典的多目标进化算法进行对比,实验表明,该算法得到的Pareto解集具有良好的收敛性和分布性。

关 键 词:多目标进化算法  拥挤距离  变异算子
修稿时间: 

Multi-Objective Evolution Algorithm Based on Improved Crowding-distance
WANG Wen-bin,ZHONG Sheng.Multi-Objective Evolution Algorithm Based on Improved Crowding-distance[J].Computer Engineering,2009,35(9):211-213.
Authors:WANG Wen-bin  ZHONG Sheng
Affiliation:1.Dept.of Computer Science and Technology;Qiongzhou University;Wuzhishan 572200;2.College of Information Science and Technology;Hainan University;Haikou 570228
Abstract:In terms of the inadequacy of Multi-Objective Evolution Algorithm(MOEA) with the crowding-distance truncation operator to preserve the distribution and the deficiency of the distribution that is hard to get near to the true Pareto front under the binary condition,an improved MOEA is proposed.The improved algorithm includes the improved crowding-distance truncation operator and the self-adaptive mutation operator.Compared to other classical MOEA,experiment analysis proves that the improved algorithm achievin...
Keywords:Multi-Objective Evolution Algorithm(MOEA)  crowding-distance  mutation operator
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