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一种改进的多目标混合差分进化算法
引用本文:王筱珍,俞国燕.一种改进的多目标混合差分进化算法[J].计算机应用研究,2014,31(5):1332-1335.
作者姓名:王筱珍  俞国燕
作者单位:广东海洋大学 a.信息学院;b.工程学院,广东 湛江 524088
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50675069);广东省科技计划资助项目(2010B020314005);广东省教育部产学研结合资助项目(2012B010300023)
摘    要:将差分进化算法(DE)用于多目标优化问题,提出了一种精英保留和进化进程中非支配解集迁移操作的差分进化算法,以保证所求得多目标优化问题Pareto最优解的多样性。采用双群体约束处理技术,构建进化群体的Pareto非支配解外部存档集,并进行基于非支配解集的迁移操作,以增加非支配解的数目和质量。用多个经典测试函数测试的结果表明,与标准DE相比,该方法收敛到问题的Pareto前沿效果良好,能有效保持Pareto最优解多样性与收敛之间的平衡。

关 键 词:差分进化算法  多目标优化  迁移操作  精英保留  非支配解

Improved multi-objective hybrid differential evolution algorithm
WANG Xiao-zhen;YU Guo-yan.Improved multi-objective hybrid differential evolution algorithm[J].Application Research of Computers,2014,31(5):1332-1335.
Authors:WANG Xiao-zhen;YU Guo-yan
Affiliation:a. College of Information, b. College of Engineering, Guangdong Ocean University, Zhanjiang Guangdong 524088, China
Abstract:
Keywords:differential evolution algorithm  multi-objective optimization(MOP)  migration  elitist strategy  non-dominated solution
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