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《基于ε-支配的多目标进化算法及自适应ε调整策略》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、基于m支配的多目标进化算法及自适应*调整策略第31卷第7期2008年7月计算机学报CHINESEJOURNALOFCOMPUTERSVol.31No.7July2008基于一支配的多冃标进化算法及自适应调整策略刘鑒”李敏强”林丹“(天津大学系统工程研究所天津300072)(天津大学理学院应用数学系天津300072)摘要提出了一类新的基于e一支配关系的多li标进化算法.该算法采用配对比较选择和稳态替换策略,提高了算法的收敛速度，降低了计算时间•首先，在保持种群分布性上,釆用了一种新的基于e—支配关系的精英保
2、留策略，避免了传统修剪策略所引起的Pareto前沿面的退化.其次，根据不同e収值分析了算法收敛性，提出了一种自适应e调整策略.最后，通过5个常用的双目标测试函数的计算，验证了包括该自适应调整策略的多目标进化算法在求解质量上显着强于NSGAII,SPEA2和£一M0EA等主流多目标进化算法.关键词多目标优化;e—支配;进化算法;e自适应调整;精英保留策略;稳态策略中图法分类号TP18Ther-DominanceBasedMulti—bjectiveEvolutionaryAlgorithmandanAdap
3、tive£StrategyAbstractLIULiu^LIMin—QiangLINDan(InstituteofSystemsEngineering,TianjinUniversity,Tianjin300072)(DepartmentofAppliedMathematics,SchoolofScience,TianjinUniversity,Tianjin300072)Anovelmulti—bjectiveevolutionaryalgorithm,callede—ominancemulti—bje
4、ctiveevolutionaryalgorithm(EDMOEA)Jsproposedinthispaper.IntheEDMOEA,pair一comparisonselectiveandsteady-statereplacementareusedtoreplacetheconventionalPareto一rankingstrategy,whichcouldeffectivelyimprovetheconvergencerateofthealgorithmandreducethecomputation
5、time.Themaincomponentofthenewalgorithmisthetruncatingmethodinarchivepopulation.Basedone—ominancerelationship,itmaintainsthediversityofthepopulationandpreventsthedegradationoftheParetofrontwhichoftenoccursintheconventionaltruncatingstrategies.Futuremore,an
6、ewadaptiveesettingmethodisincorporatedintoEDMOEA.Finally,fivebinary—bjectivefunctionsareusedtotesttheperformanceoftheEDMOEA,theAdaptive—EDMOEA(AEDMOEA),andconventionalalgorithmssuchasNSGAII,SPEA2,ande一MOEA.ExperimentalresultsdemonstratethattheAEDMOEAandED
7、MOEAoutperformotheralgo一rithmsonthesetestfunctions.Keywordsmulti—bjectiveoptimizatione—ominance〜evolutionaryalgori(hm;e—adaptive;elitismstrategy〜steady——statestrategy收稿日期：2007—06—11;最终修改稿收到日期:2007-1卜30•本课题得到国家自然科学基金(70571057,70171002)和"新世纪优秀人才支持计划”(NCET—0
8、5—0253)资助.刘遽，男,1982年生，博士研究生，研究方向为多目标进化算法理论及其应用.E—mail:liuliu.tju@gmail.corn.李敏强，男,1965年生，教授，博士生导师，主要研究领域为进化计算理论，数据挖掘和机器学习淋丹，男,1968年生,副教授，主要研究方向为遗传算法理论及其应用.1064计算机学报1引言求解最优化问题(也称数学规划问题)是指从所有可能的方案中选择最合理的一种以达到目标优化的过程.当
