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多目标进化算法中基于动态聚集距离的分布性保持策略罗 彪 郑金华


  收稿日期:2007-10-31;修回日期:2008-03-04

  基金项目:国家自然科学基金资助项目(60773047); 湖南省教育厅重点科研项目(06A074)

  作者简介:罗彪(1984-),男,湖南邵阳人,硕士研究生, 主要研究方向为进化计算、计算智能; 郑金华(1963-), 男,湖南邵阳人,教授, 博导,主要研究方向为进化计算、并行处理等(jhzheng@xtu.edu.cn).

  *

  (湘潭大学 信息工程学院,湖南 湘潭 411105)

  摘 要:提出了基于动态聚集距离(DCD)的分布性保持策略,利用个体在不同维目标上聚集距离的差异程度来定义DCD,并在种群维护中动态地计算DCD。与目前经典算法NSGA-II和ε-MOEA进行比较,实验结果表明DCD能在较大程度上提高分布性,并得到较好的收敛性。

  关键词:多目标进化算法;动态聚集距离;帕累托最优解;分布性;种群维护

  中图分类号:TP18

  文献标志码:A

  文章编号:1001-3695(2008)10-2934-05

  Dynamic crowding distance based diversity maintenance strategy in MOEAs

  LUO Biao, ZHENG Jin-hua

  (College of Information Engineering, Xiangtan University, Xiangtan Hunan 411105, China)

  Abstract:This paper proposed a dynamic crowding distance (DCD) based on diversity maintenance strategy, in which the definition of individual’s DCD was based on the degree of difference between the crowding distances on different objectives. The proposed strategy computed individuals’ DCD dynamically during the process of population maintenance. Compared with NSGA-II and ε-MOEA, the experimental results demonstrate that DCD can improve diversity at a high level.

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