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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
为提高多目标进化算法的收敛性,提出一种基于空间距离的多目标进化算法.定义一种密度估计指标--树聚集距离,在考虑非支配前沿的同时,利用个体的空间距离及树聚集距离进行个体选择操作.另外,在外部种群的非支配解个数超过规定的种群规模时,用基于个体邻近距离的维护方法对其进行维护.通过6个测试问题和5个方面的测试标准,与NSGA-Ⅱ和SPEA2进行比较,该算法在拥有更好收敛度的同时,保持良好的均匀性和分布广度.  相似文献   

2.
通过定义反映个体之间邻近程度的指标(个体的树邻域包含关系),在考虑个体间支配关系的基础上,利用个体与其周边个体的树邻域密度进行适应度赋值;提出了一种2,3维情况下个体独立支配区域的Hypervolume指标的计算方法,该方法用于评价个体对群体的贡献时只需要1次计算(同类方法需要2次计算);当外部种群中非支配个体数目超过规定规模时,根据个体独立支配区域的Hypervolume指标的大小对其进行修剪;在此基础上,提出了一种基于Hypervolume指标的自适应邻域多目标进化算法ANMOEA?HI.对比实验结果表明,ANMOEA?HI在保证了解集收敛性的同时亦拥有良好的分布性.  相似文献   

3.
提出一种基于差分进化多目标优化算法.首先,采用基于差分进化的种群启发式搜索,根据多目标优化的特点,进行基于全部种群的Pareto占优比较和选择,有效实现全局搜索和局部搜索.另外,利用一个外部种群来储存非支配解,当非支配解的个数大于外部种群预先设定的规模时,对每个非支配个体采用基于支配关系和拥挤信息的适应度策略评价,然后采用基于密度的选择策略对外部种群进行删减,进一步提高算法的均匀性和宽广性.与NSGA-Ⅱ、PESA-Ⅱ、SPEA2的比较结果表明,该算法不仅收敛性较好,而且在均匀性和宽广性上优势明显.  相似文献   

4.
为高效求解多目标组合优化问题 ,提出一种进化计算与局部搜索结合的多目标算法。此算法基于个体排序数和密度值进行适应度赋值 ,采用非劣解并行局部搜索策略 ,在解的适应度赋值和局部搜索过程中使用 Pa-reto支配的概念。实验结果表明 ,新算法不仅提高了优化搜索的效率 ,且能够找到更多的近似 Pareto最优解。  相似文献   

5.
基于个体密集距离的多目标进化算法   总被引:14,自引:1,他引:14  
雷德明  吴智铭 《计算机学报》2005,28(8):1320-1326
外部种群维护和适应度赋值是多目标进化算法(MOEA)的两个重要部分,该文首先对这两个问题目前已有的处理方法进行了分析,然后提出了基于个体密集距离的外部种群维护方法,并在将所有个体根据Pareto支配关系分成四个层次的基础上,给出了一种由个体密集距离定义的适应度函数,最后将基于个体密集距离的多目标进化算法CMOEA应用于几个常用的测试函数,并和SPEA,SPEA-2进行了比较,计算结果表明CMOEA具有良好的搜索性能.  相似文献   

6.
为高效地求解多目标流水车间调度问题,提出了一种多目标混合遗传算法,此算法将局部搜索融入进化计算中,采用非劣解并行局部搜索策略,并依据基于Pareto支配关系的个体排序数和密度值进行适应度赋值,以加速算法的收敛,保持群体多样性.仿真结果表明,新算法能够有效地解决多目标流水车间调度问题.  相似文献   

7.
个体的适应度赋值和群体的多样性维护是进化算法的两个关键问题。首先,一方面,定义了Paretoε-支配关系的相关概念,通过Paretoε-支配关系确定个体的强度Pareto值,根据个体的强度Pareto值对群体进行Pareto分级排序,实现优胜劣汰;另一方面,使用拥挤距离估算个体的拥挤密度,淘汰位于拥挤区的一些个体,维持群体的多样性。然后,根据差分进化算法的特点,使用适当的进化策略和控制参数,给出了一种用于求解多目标优化问题的差分进化算法DEAMO。最后,数值实验表明,DEAMO在求解标准的多目标优化问题时性能表现优良。  相似文献   

8.
一种新的分布性保持方法   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
分布性保持是多目标进化算法主要目标之一. 然而通常维护方法的性能与运行时间存在矛盾. 提出一种基于最小生成树的分布性维护方法. 利用最小生成树中的度数和边长对个体密度进行估计, 使低度数的边界个体和长边长的低密度个体得到了保留. 另外, 一次性选择个体进入下代种群, 避免了每移出一个个体就需要对个体密度进行调整的操作. 通过5个测试问题和4个方面的测试标准, 与3个著名的算法进行比较实验, 结果表明该方法在以较快速度对种群进行维护的同时, 拥有良好的分布性.  相似文献   

9.
针对目前多目标粒子群优化算法的收敛性能和非劣解的多样性不能同时得到满足等缺陷,提出一种基于多策略的多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization algorithm for Multi-Strategy,MS-MOPSO)。采用非支配排序和拥挤距离排序相结合策略,重新划分外部种群和进化种群;采用小生境选择策略,在外部种群中选择最佳粒子作为领导粒子,用于领导进化种群中粒子的进化;在进化种群中利用多尺度高斯变异策略,平衡算法的全局搜索和局部精确搜索;采用邻域认知个体极值更新策略,不断更新个体极值。将该算法应用到典型的多目标测试函数,并与其他多目标优化算法进行对比分析,测试结果表明该算法中四个策略的有效性和互补性,同时验证了该算法不但具有较好的收敛性和收敛速度,而且该算法最优解的分布具有良好的均匀性和多样性。  相似文献   

10.
为提高进化多目标优化算法在维持最优解多样性方面的性能,获得分布更均匀的Pareto非支配解集,文中提出一种具有多形态种群协同进化的多目标优化算法.该算法构建一种多形态种群协同进化架构,通过引入最小向量夹角的相似性度量方法,给出次优非支配个体选择策略,从而提高种群的多样性.算法还提出一种基于排序链表的拥挤个体删除策略,进一步提高解集分布的均匀性和宽广性.与经典算法对比结果表明,文中算法在解的分布性和多样性方面均有较好表现,尤其在解集分布均匀性方面优势较明显.  相似文献   

11.
封文清  巩敦卫 《自动化学报》2020,46(8):1628-1643
多目标进化优化是求解多目标优化问题的可行方法.但是, 由于没有准确感知并充分利用问题的Pareto前沿, 已有方法难以高效求解复杂的多目标优化问题.本文提出一种基于在线感知Pareto前沿划分目标空间的多目标进化优化方法, 以利用感知的结果, 采用有针对性的进化优化方法求解多目标优化问题.首先, 根据个体之间的拥挤距离与给定阈值的关系感知优化问题的Pareto前沿上的间断点, 并基于此将目标空间划分为若干子空间; 然后, 在每一子空间中采用MOEA/D (Multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition)得到一个外部保存集; 最后, 基于所有外部保存集生成问题的Pareto解集.将提出的方法应用于15个基准数值函数优化问题, 并与NSGA-Ⅱ、RPEA、MOEA/D、MOEA/DPBI、MOEA/D-STM和MOEA/D-ACD等比较.结果表明, 提出的方法能够产生收敛和分布性更优的Pareto解集, 是一种非常有竞争力的方法.  相似文献   

12.
田红军  汪镭  吴启迪 《控制与决策》2017,32(10):1729-1738
为了提高多目标优化算法的求解性能,提出一种启发式的基于种群的全局搜索与局部搜索相结合的多目标进化算法混合框架.该框架采用模块化、系统化的设计思想,不同模块可以采用不同策略构成不同的算法.采用经典的改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)和基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)作为进化算法的模块算法来验证所提混合框架的有效性.数值实验表明,所提混合框架具有良好性能,可以兼顾算法求解的多样性和收敛性,有效提升现有多目标进化算法的求解性能.  相似文献   

13.
在过去几十年里,许多多目标进化算法被广泛应用于解决多目标优化问题,其中一种比较流行的多目标进化算法是基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)。花朵授粉算法是一种启发式优化算法,但迄今为止,花朵授粉算法在基于分解的多目标进化算法领域的研究还非常少。本文在基于分解的多目标进化算法的框架下,将花朵授粉算法拓展至多目标优化领域,提出一种基于分解的多目标花朵授粉算法(MOFPA/D)。此外,为了保证非支配解的多样性,本文提出一种基于网格的目标空间分割法,该方法从找到的Pareto最优解集中筛选出一定数量且分布均匀的Pareto最优解。实验结果表明,基于分解的多目标花朵授粉算法在收敛性与多样性方面均优于基于分解的多目标进化算法。  相似文献   

14.
To solve many-objective optimization problems (MaOPs) by evolutionary algorithms (EAs), the maintenance of convergence and diversity is essential and difficult. Improved multi-objective optimization evolutionary algorithms (MOEAs), usually based on the genetic algorithm (GA), have been applied to MaOPs, which use the crossover and mutation operators of GAs to generate new solutions. In this paper, a new approach, based on decomposition and the MOEA/D framework, is proposed: model and clustering based estimation of distribution algorithm (MCEDA). MOEA/D means the multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition. The proposed MCEDA is a new estimation of distribution algorithm (EDA) framework, which is intended to extend the application of estimation of distribution algorithm to MaOPs. MCEDA was implemented by two similar algorithm, MCEDA/B (based on bits model) and MCEDA/RM (based on regular model) to deal with MaOPs. In MCEDA, the problem is decomposed into several subproblems. For each subproblem, clustering algorithm is applied to divide the population into several subgroups. On each subgroup, an estimation model is created to generate the new population. In this work, two kinds of models are adopted, the new proposed bits model and the regular model used in RM-MEDA (a regularity model based multi-objective estimation of distribution algorithm). The non-dominated selection operator is applied to improve convergence. The proposed algorithms have been tested on the benchmark test suite for evolutionary algorithms (DTLZ). The comparison with several state-of-the-art algorithms indicates that the proposed MCEDA is a competitive and promising approach.  相似文献   

15.
In practical multi-objective optimization problems, respective decision-makers might be interested in some optimal solutions that have objective values closer to their specified values. Guided multi-objective evolutionary algorithms (guided MOEAs) have been significantly used to guide their evolutionary search direction toward these optimal solutions using by decision makers. However, most guided MOEAs need to be iteratively and interactively evaluated and then guided by decision-makers through re-formulating or re-weighting objectives, and it might negatively affect the algorithms performance. In this paper, a novel guided MOEA that uses a dynamic polar-based region around a particular point in objective space is proposed. Based on the region, new selection operations are designed such that the algorithm can guide the evolutionary search toward optimal solutions that are close to the particular point in objective space without the iterative and interactive efforts. The proposed guided MOEA is tested on the multi-criteria decision-making problem of flexible logistics network design with different desired points. Experimental results show that the proposed guided MOEA outperforms two most effective guided and non-guided MOEAs, R-NSGA-II and NSGA-II.  相似文献   

16.
在基于分解技术的多目标进化算法的框架中,引入一种动态多策略差分进化模型。该模型在分析不同差分进化策略的特点基础上,选择了三种差分进化策略,并对每种策略分配一子种群。在进化过程中,依据每种策略对邻域更新的贡献度,动态的调整其子种群的大小。对比分析采用不同差分进化算法的性能,结果表明运用多个策略之间相互协同进化,有利于提高算法性能。将新算法同NSG-II和MOEA/D算法在LZ09系列基准函数上进行性能对比,实验结果显示该算法的收敛性和多样性均优于对比算法。将新应用于I型梁多目标优化设计问题中,获得的Pareto前沿均匀,且解集域较宽广,对比分析表明算法的工程实用性。  相似文献   

17.
Many-objective problems (MAPs) have put forward a number of challenges to classical Pareto-dominance based multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) for the past few years. Recently, researchers have suggested that MOEA/D (multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition) can work for MAPs. However, there exist two difficulties in applying MOEA/D to solve MAPs directly. One is that the number of constructed weight vectors is not arbitrary and the weight vectors are mainly distributed on the boundary of weight space for MAPs. The other is that the relationship between the optimal solution of subproblem and its weight vector is nonlinear for the Tchebycheff decomposition approach used by MOEA/D. To deal with these two difficulties, we propose an improved MOEA/D with uniform decomposition measurement and the modified Tchebycheff decomposition approach (MOEA/D-UDM) in this paper. Firstly, a novel weight vectors initialization method based on the uniform decomposition measurement is introduced to obtain uniform weight vectors in any amount, which is one of great merits to use our proposed algorithm. The modified Tchebycheff decomposition approach, instead of the Tchebycheff decomposition approach, is used in MOEA/D-UDM to alleviate the inconsistency between the weight vector of subproblem and the direction of its optimal solution in the Tchebycheff decomposition approach. The proposed MOEA/D-UDM is compared with two state-of-the-art MOEAs, namely MOEA/D and UMOEA/D on a number of MAPs. Experimental results suggest that the proposed MOEA/D-UDM outperforms or performs similarly to the other compared algorithms in terms of hypervolume and inverted generational distance metrics on different types of problems. The effects of uniform weight vector initializing method and the modified Tchebycheff decomposition are also studied separately.  相似文献   

18.
Wireless sensor networks have emerged as a promising way to develop high security systems. This paper presents the optimizations of a space-based reconfigurable sensor network under hard constraints by employing an efficient multi-objective evolutionary algorithm (MOEA). First, a system model is proposed for cluster-based space wireless sensor networks. Second, the statement of multi-objective optimization problems is mathematically formulated under hard constraints. Third, the MOEA is used to find multi-criteria solutions in the sense of Pareto optimality. Finally, simulation results are provided to illustrate the effectiveness of applying the MOEA to the multi-objective evolutionary optimizations of a space-based reconfigurable sensor network under hard constraints.  相似文献   

19.
马庆 《计算机科学》2016,43(Z11):117-122, 160
在进化多目标优化研究领域,多目标优化是指对含有2个及以上目标的多目标问题的同时优化,其在近些年来受到越来越多的关注。随着MOEA/D的提出,基于聚合的多目标进化算法得到越来越多的研究,对MOEA/D算法的改进已有较多成果,但是很少有成果研究MOEA/D中权重的产生方法。提出一种使用多目标进化算法产生任意多个均匀分布的权重向量的方法,将其应用到MOEA/D,MSOPS和NSGA-III中,对这3个经典的基于聚合的多目标进化算法进行系统的比较研究。通过该类算法在DTLZ测试集、多目标旅行商问题MOTSP上的优化结果来分别研究该类算法在连续性问题、组合优化问题上的优化能力,以及使用矩形测试问题使得多目标进化算法的优化结果在决策空间可视化。实验结果表明,没有一个算法能适用于所有特性的问题。然而,MOEA/D采用不同聚合函数的两个算法MOEA/D_Tchebycheff和MOEA/D_PBI在多数情况下的性能比MSOPS和NSGA-III更好。  相似文献   

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