一种结合混沌搜索的多目标优化差分演化算法

一种结合混沌搜索的多目标优化差分演化算法.pdf
针对混沌搜索具有提高局部搜索能力的特点，将混沌搜索引入求解多目标优化问题的差分演化算法中，给出了一种结合混沌搜索的多目标优化差分演化算法。该算法在每次差分演化迭代后根据个体在群体中的Pareto强度值，挑选群体中最优个体进行混沌局部搜索。此外，为了改善初始群体中解的多样性，该算法采用正交法初始化群体。通过对几个标准测试问题的数值实验，实验结果表明该算法能够寻找到逼近问题真实Pareto前沿的非劣解集，同时该非劣解集内的解的多样性分布较好。
作者：AOYouyun 敖友云 CHIHongqin 迟洪钦
作者单位：SchoolofComputerandInformation,AnqingTeachersCollege,Anqing246001安庆师范学院计算机与信息学院,安庆,246001CollegeofMathematicsandScience,ShanghaiNormalUniversity,Shanghai200234上海师范大学数理信息学院,上海,200234
母体文献：第19届全国计算机新科技与计算机教育学术大会论文集
会议名称：第19届全国计算机新科技与计算机教育学术大会  
会议时间：2008年8月2日
会议地点：黄山
主办单位：全国高等学校计算机教育研究会,中国计算机学会
语种：chi
分类号：
关键词：差分演化算法  多目标优化  混沌搜索  性能指标
在线出版日期：2013年5月28日
基金项目：
相似文献
相关博文

2024-12-1 13:31 上传 一种结合混沌搜索的多目标优化差分演化算法.pdf

文件大小:

219.26 KB

下载次数:

60

高速下载