吉林大学学报(工学版) ›› 2009, Vol. 39 ›› Issue (04): 1041-1046.

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基于微分进化求解多目标优化问题中的退化现象

基于微分进化(DE)的多目标进化算法(MOEA)在求解过程中存在着退化现象,导致算法的收敛性无法保证,同时也降低了求解的效率。针对这一问题,分析了算法中存在的两种退化现象,提出了针对两种退化现象相应的解决办法,最后给出了一种新的基于DE的MOEA。新算法克服了已有算法中存在的退化现象,保证了算法的收敛性和解的多样性,有效地提高了算法的效率,通过数值实验验证了新算法的可行性和有效性。   

  1. 1.吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012;2.北华大学 信息管理中心, 吉林省 吉林市 132013
  • 收稿日期:2008-02-27 修回日期:2008-06-11 出版日期:2009-07-01 发布日期:2009-07-01
  • 作者简介:张利彪(1973-)|男|博士|讲师.研究方向:计算智能|图像处理.E-mail:lbzhang@jlu.edu.cn
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(60673099, 60873146);吉林大学“985”工程项目;“863”国家高技术研究发展计划计划项目(2007AA04Z114, 2009AA02Z307);“符号计算与知识工程”教育部重点实验室项目;吉林省科技发展计划项目(20080168),吉林大学“985工程”研究生创新基金项目(20080236)

  • Received:2008-02-27 Revised:2008-06-11 Online:2009-07-01 Published:2009-07-01

摘要:

基于微分进化(DE)的多目标进化算法(MOEA)在求解过程中存在着退化现象,导致算法的收敛性无法保证,同时也降低了求解的效率。针对这一问题,分析了算法中存在的两种退化现象,提出了针对两种退化现象相应的解决办法,最后给出了一种新的基于DE的MOEA。新算法克服了已有算法中存在的退化现象,保证了算法的收敛性和解的多样性,有效地提高了算法的效率,通过数值实验验证了新算法的可行性和有效性。

关键词: 人工智能, 微分进化, 多目标优化问题, 退化现象, 多目标进化算法

中图分类号: 

  • TP18
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