基于两阶段参考点三层选择的多目标优化算法

doi:10.19411/j.1007-824x.2020.01.007

	基于两阶段参考点三层选择的多目标优化算法
	徐立龙; 李二超
刊名	扬州大学学报(自然科学版)
	2020-02-28
期号	2020-01 页码:31-37
关键词	多目标优化 Pareto支配参考点两阶段三层选择
DOI	10.19411/j.1007-824x.2020.01.007
英文摘要	为解决Pareto支配收敛速度慢、PBI聚合在不连续的Pareto前沿上分布性差及运行效率低的问题,基于两阶段参考点三层选择,提出了一种多目标优化算法（multi-objective evolutionary algorithm for two-stage reference point three-hierarchy selection,TT-MOEA）.该算法首先提出两阶段参考点策略,算法前期设置较少的参考点,使种群快速收敛,提高运行效率;算法后期设置较多的参考点,改善种群的多样性.其次提出三层选择策略,第一层为了加速收敛采用有效的非支配（effective non-dominated sorting, ENS）选择;第二层综合考虑收敛性与多样性采用PBI（penalty-based boundary intersection）依次选择;第三层为了增加多样性采用小生境选择.5种标准测试函数的计算结果证明了本文算法的可行性与有效性.
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/133086]
专题	电气工程与信息工程学院
作者单位	兰州理工大学电气工程与信息工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	徐立龙,李二超. 基于两阶段参考点三层选择的多目标优化算法[J]. 扬州大学学报(自然科学版),2020(2020-01):31-37.
APA	徐立龙,&李二超.(2020).基于两阶段参考点三层选择的多目标优化算法.扬州大学学报(自然科学版)(2020-01),31-37.
MLA	徐立龙,et al."基于两阶段参考点三层选择的多目标优化算法".扬州大学学报(自然科学版) .2020-01(2020):31-37.