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1、第33卷第12期控制与决策Vol.33No.122018年12月ControlandDecisionDec.2018文章编号:1001-0920(2018)12-2191-06DOI:10.13195/j.kzyjc.2017.1032自适应的非支配排序遗传算法王嵘冰,徐红艳y,郭军(辽宁大学信息学院，沈阳110036)摘要:针对带精英策略的非支配排序遗传算法不能根据环境变化自适应地动态调整运行参数,难以实现对解空间的高效搜索,提出一种自适应的非支配排序遗传算法.所提出算法根据运行阶段、运行代数和当前临时种群非支配个体数动态调整进化个
2、体的运行参数,通过提高进化算子的自适应能力使算法具有自适应性.经实验对比,所提出算法在收敛性、多样性两方面确有提升,可以有效提高原算法的搜索能力.关键词:非支配排序遗传算法；多目标优化；自适应；收敛性；多样性；进化算子中图分类号:TP18文献标志码:AAdaptivenon-dominatedsortinggeneticalgorithmWANGRong-bing,XUHong-yany,GUOJun(CollegeofInformation，LiaoningUniversity，Shenyang110036，China)Abstra
3、ct:Theelitistnon-dominatedsortinggeneticalgorithm(NSGA-II)can’tadjusttheoperationparametersadaptivelyaccordingtothechangeofenvironment,soitisdifficulttosearchthesolutionspaceefficiently.Tosolvetheproblem,anadaptivenon-dominatedsortinggeneticalgorithmisproposed.Theproposedal
4、gorithmdynamicallyadjuststheoperatingparametersofevolutionaryindividualsaccordingtotherunningphase,theevolutionalgenerationandthenumberofnon-dominatedindividualsinthecurrenttemporarypopulation,viaimprovingtheadaptiveabilityoftheevolutionaryoperatortomakethealgorithmadap
5、tive.Theexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmcanincreasetheoriginalalgorithmintwoaspects,suchasconvergenceanddiversity,andalsoimprovethesearchingability.Keywords:NSGA-II；multi-objectiveoptimization；adaptive；convergence；diversity；evolutionaryoperator0ᕅ言相继提出,如陶文
6、华等[7]提出了一种基于差分进化和在实际工程及科研领域中存在大量需要同时对NSGA-II的混合算法,以提高NSGA-II的收敛速度及Pareto最优解集空间分布的均匀性;耿焕同等[8]针对不止一个目标进行优化求解的问题,即多目标优化问题[1](Multi-objectiveoptimizationproblems,Mops).NSGA-II多样性保持策略不能客观反映个体间真实Mops的最优解往往不唯一,且多个优化目标之间一拥挤程度的问题,提出了一种基于自适应混合非支配个体排序策略的改进型NSGA-II;王超学等[9]针对般存在相互冲突
7、的关系,在对某一目标优化的同时会使其他目标劣化,因此Mops的求解就是要得出一组NSGA-II早熟收敛及多样性不足的问题,提出了一种在多目标间优化性能均衡的解[2-4].改进的非支配排序合作型协同进化遗传算法.这些带精英策略的非支配排序遗传算法(Elitistnon-算法虽然能在一定程度上提高原算法的求解效率,但dominatedsortinggeneticalgorithm,NSGA-II)是目前没有从运行自适应角度考虑,难以提高算法收敛性和应用最为广泛的多目标优化算法,也是其他多目标解集多样性.优化算法进行性能对比的基准算法.NS
8、GA-II具有较1传统适应性策略局限性分᷀高的求解效率,可在一次运行过程中得出多个高质量传统的适应性策略有基于进化阶段的和基于个的解[5-6].随着NSGA-II应用的深入推广,该算法的不体的两种,这两种策略虽然可以有效
