基于一种新模型的多目标遗传算法及性能分析
刘淳安1
王宇平2
1.西安电子科技大学,理学院,陕西,西安,710071;宝鸡文理学院,数学系,陕西,宝鸡,7210072.西安电子科技大学计算机学院,陕西,西安,710071
摘要：在多目标优化中,各目标通常相互冲突,其最优解往往有无穷多个,如何在最优解集中求出一组分布均匀且数量多的Pareto最优解供决策者选择十分重要.本文给出了多目标优化的一种新解法.首先定义了种群序值的理想方差和种群密度的方差,然后把目标个数任意的多目标函数优化问题Ⅰ转化成了用种群序值的理想方差和种群密度的方差构成的两个目标函数的优化问题Ⅱ,并对转化后的优化问题Ⅱ提出了一种新的多目标遗传算法(RDMOEA).计算机仿真表明RDMOEA算法对不同的实验函数均可求出在最优解集合中分布均匀且数量充足的Pareto最优解.
关键词：多目标优化遗传算法Pareto最优解U-度量
分类号：O224(运筹学)TP18(自动化基础理论)
资助基金：中国科学院项目（非规范项目）(60374063)陕西省自然科学基金(2001SL06)教学改革项目(ZK2548)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 425-428 )
英文信息