Institutional Repository of Coll Elect & Informat Engn
| 基于空间收缩技术的约束多目标进化算法 | |
李二超 ; 毛玉燕
| |
| 2021 | |
| 发表期刊 | 计算机应用
 |
| ISSN | 1001-9081 |
| 卷号 | 41期号:12页码:3419-3425 |
| 摘要 | 约束多目标进化算法在求解不可行域较大优化问题时对不可行域的合理探索不仅有助于种群快速收敛于可行区域内的最优解，还能减少无潜力不可行域对算法性能的影响。基于此，提出一种基于空间收缩技术的约束多目标进化算法（CMOEA-SST）。首先，利用自适应精英保留策略对PPS算法Pull阶段初始种群进行改进，增加Pull阶段初始种群的多样性和可行性；其次，在进化过程中采用空间收缩技术逐渐缩小搜索空间，减少无潜力不可行域对算法性能影响，使算法在兼顾收敛性和多样性的同时提高算法的收敛精度。为验证所提算法性能，与四个代表性的算法C-MOEA/D、ToP、C-TAEA、PPS在LIRCMOP系列测试问题上进行仿真对比，实验结果表明，CMOEA-SST在处理不可行域较大约束优化问题时具有更好的收敛性和多样性。 |
| 关键词 | 精英保留策略 空间收缩技术 PPS 收敛性 多样性 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 ; CSCD |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 国家自然科学基金资助项目(62063019,61763026);甘肃省自然科学基金资助项目(20JR10RA152)~~ |
| 中图分类号 | TP18 |
| 来源库 | 计算机应用 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/149788 |
| 专题 | 电气工程与信息工程学院 |
| 通讯作者 | 李二超 |
| 作者单位 | 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 |
| 第一作者单位 | 电气工程与信息工程学院 |
| 通讯作者单位 | 电气工程与信息工程学院 |
| 第一作者的第一单位 | 电气工程与信息工程学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李二超,毛玉燕. 基于空间收缩技术的约束多目标进化算法[J]. 计算机应用,2021,41(12):3419-3425. |
| APA | 李二超,&毛玉燕.(2021).基于空间收缩技术的约束多目标进化算法.计算机应用,41(12),3419-3425. |
| MLA | 李二超,et al."基于空间收缩技术的约束多目标进化算法".计算机应用 41.12(2021):3419-3425. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 基于空间收缩技术的约束多目标进化算法.p（801KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 请求全文 | |
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