两阶段多目标进化算法:参考线调整与惩罚因子
需积分: 0 108 浏览量
更新于2024-07-17
收藏 812KB PDF 举报
"一个基于参考线调整的带惩罚因子的两阶段多目标进化算法,旨在解决多目标优化问题。在第一阶段,算法致力于提高收敛性,寻找边界Pareto最优解;第二阶段则利用均匀分布的参考线保持收敛性和多样性的平衡。此外,通过参考线调整的惩罚因子处理不完整Pareto前沿(PF)的问题。实验结果显示,该算法与四个领先的多目标进化算法相比具有显著竞争力。"
多目标优化问题在现实世界中广泛存在,如工程设计、资源分配和决策制定等领域。传统的单目标优化方法无法同时考虑多个相互冲突的目标,因此多目标优化算法应运而生。进化算法是解决这类问题的一种有效手段,它们模仿生物进化过程,如遗传、突变和选择等机制,逐步改进解决方案的集合。
本文提出的两阶段多目标进化算法是一种创新的策略。在第一阶段,算法注重全局搜索,以达到Pareto最优解集的边界,这是多目标优化中的理想解集,包含了所有非劣解。这一阶段的目标是确保算法能够充分探索问题空间,找到接近实际最优的解。
第二阶段则引入了参考线的概念。参考线是一组假设的理想解集,用于指导算法在保持收敛性的同时,维持解的多样性。在多目标优化中,收敛性是指算法向Pareto前沿靠近的程度,而多样性则是解集覆盖Pareto前沿的全面性。通过均匀分布的参考线,算法可以避免过早收敛,保持解集的多样性,从而提高最终解的质量。
此外,针对不完整Pareto前沿的问题,算法采用了基于参考线的惩罚因子。这有助于处理那些由于约束冲突或不可行性导致的无法达到Pareto前沿的解,通过施加惩罚使算法倾向于寻找更可行的解决方案。
为了验证算法的有效性,作者进行了大量的实验,并将提出的算法与四种先进的多目标进化算法进行了对比。实验结果证明,该算法在DTLZ测试问题集上表现优异,展示了其在解决多目标优化问题上的强大竞争力。
这项研究为多目标优化领域提供了一个新的视角和方法,即通过分阶段和参考线调整的策略,结合惩罚因子来改进进化算法的性能。这种方法对于未来的研究和应用具有重要的启示作用,尤其是在处理复杂和具有挑战性的多目标优化问题时。
2019-09-20 上传
2019-11-30 上传
2023-07-09 上传
2024-01-11 上传
2023-05-15 上传
2023-07-31 上传
2023-06-01 上传
2023-07-24 上传
2023-08-16 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
weixin_39841882
- 粉丝: 444
- 资源: 1万+
最新资源
- AirKiss技术详解:无线传递信息与智能家居连接
- Hibernate主键生成策略详解
- 操作系统实验:位示图法管理磁盘空闲空间
- JSON详解:数据交换的主流格式
- Win7安装Ubuntu双系统详细指南
- FPGA内部结构与工作原理探索
- 信用评分模型解析:WOE、IV与ROC
- 使用LVS+Keepalived构建高可用负载均衡集群
- 微信小程序驱动餐饮与服装业创新转型:便捷管理与低成本优势
- 机器学习入门指南:从基础到进阶
- 解决Win7 IIS配置错误500.22与0x80070032
- SQL-DFS:优化HDFS小文件存储的解决方案
- Hadoop、Hbase、Spark环境部署与主机配置详解
- Kisso:加密会话Cookie实现的单点登录SSO
- OpenCV读取与拼接多幅图像教程
- QT实战:轻松生成与解析JSON数据