| 一种基于信息分离的高维多目标进化算法 |
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| 引用本文： | 郑金华,申瑞珉,李密青,邹娟.一种基于信息分离的高维多目标进化算法[J].软件学报,2015,26(5):1013-1036. |
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| 作者姓名： | 郑金华 申瑞珉 李密青 邹娟 |
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| 作者单位： | 湘潭大学 信息工程学院, 湖南 湘潭 411105,湘潭大学 数学与计算科学学院, 湖南 湘潭 411105,Department of Information Systems and Computing, Brunel University, Uxbridge, UK,湘潭大学 信息工程学院, 湖南 湘潭 411105 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61379062, 61372049, 61403326); 湖南省教育厅项目(12A135, 12C0378); 湖南省自然科学基金(14JJ2072, 13JJ8006); 湖南省研究生科研创新项目(CX2013A011); 湖南省科技支撑计划(2014GK3027); 湖南省科技厅项目(2013 SK3136) |
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| 摘 要： | 高维多目标优化是指对目标维数大于三维的多目标问题(multi-objective optimization problem,简称MOP)进行优化.大多数传统的多目标进化算法采用Pareto支配关系指导搜索,很难在高维多目标优化问题上得到较为理想的结果.为此,提出了一种基于信息分离的高维多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on information separation,简称ISEA).该算法在目标空间中将原坐标系进行旋转,使第1条坐标轴与向量(1,1,…,1)T平行.ISEA定义转换坐标的第1个坐标值为收敛信息(convergence information,简称CI),剩余的坐标代表个体分布信息(diversity information,简称DI).同时,采用一种基于分层选择的邻域惩罚机制,利用一种由两个超圆锥组成的邻域形状保持种群的分布性,当个体被选入归档集后,其邻域内的个体将被惩罚进入下一层选择,防止邻近的个体同时被选入归档集.邻域形状的第1部分利用分布信息覆盖邻近的个体,第2部分覆盖边界上的差个体.与NNIA,e-MOEA, MSOPS,AR+DMO以及IBEA这5种经典算法进行了比较.实验结果表明,ISEA在处理高维多目标优化问题时具有良好的收敛性和分布性.
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| 关 键 词： | 多目标优化 进化算法 高维多目标优化 信息分离 |
| 收稿时间： | 9/6/2013 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 7/1/2014 12:00:00 AM |
Evolutionary Algorithm Based on Information Separation for Many-Objective Optimization |
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| ZHENG Jin-Hu,SHEN Rui-Min,LI Mi-Qing and ZOU Juan.Evolutionary Algorithm Based on Information Separation for Many-Objective Optimization[J].Journal of Software,2015,26(5):1013-1036. |
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| Authors: | ZHENG Jin-Hu SHEN Rui-Min LI Mi-Qing and ZOU Juan |
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| Affiliation: | Institute of Information Engineering, Xiangtan University, Xiangtan 411105, China,School of Mathematics and Computational Science, Xiangtan University, Xiangtan 411105, China,Department of Information Systems and Computing, Brunel University, Uxbridge, UK and Institute of Information Engineering, Xiangtan University, Xiangtan 411105, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | multi-objective optimization evolutionary algorithm many-objective optimization information separation |
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