首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

求解多目标优化问题的自适应混沌混合蛙跳算法
引用本文:田祎.求解多目标优化问题的自适应混沌混合蛙跳算法[J].计算机应用与软件,2015(6).
作者姓名:田祎
作者单位:商洛学院 陕西 商洛 726000
基金项目:陕西省教育厅科研项目(2013JK1160);商洛学院科研项目(12SKY007);商洛学院教改项目(12JYJX209)。
摘    要:针对多目标优化问题提出一种自适应混沌混合蛙跳算法MACSFLA(Adaptive chaos shuffled frog leaping algorithm for multiobjective optimization)。使用动态权重因子策略以提高混合蛙跳算法SFLA(Shuffled Frog Leaping Algorithm)收敛效率,引入基于Pareto支配能力的SFLA子族群划分策略,使得SFLA能够应用于多目标优化问题。在此基础上,MACSFLA首先利用SFLA快速寻优能力接近理论Pareto最优解,然后采用自适应网格密度机制动态维护外部存储器Pareto最优解规模,并使用自适应混沌优化技术改善Pareto最优解集样本多样性,最后利用Pareto最优解选择策略为青蛙种群选择最优更新粒子。多目标函数测试实验结果表明,与MOPSO和NSGA-Ⅱ相比,MACSFLA在Pareto最优解集均匀性和多样性上有明显优势。

关 键 词:多目标优化  混合蛙跳算法  Pareto前端  混沌优化

ADAPTIVE CHAOS SHUFFLED FROG LEAPING ALGORITHM FOR MULTI- OBJECTIVE OPTIMISATION SOLUTION
Tian Yi.ADAPTIVE CHAOS SHUFFLED FROG LEAPING ALGORITHM FOR MULTI- OBJECTIVE OPTIMISATION SOLUTION[J].Computer Applications and Software,2015(6).
Authors:Tian Yi
Abstract:
Keywords:Multi-objective optimisation  Shuffled frog leaping algorithm  Pareto-optimal front  Chaos optimisation
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号