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一种新的分布性保持方法
A novel method for maintaining the diversity in evolutionary multiobjective optimization
摘要点击聽聽23聽聽全文点击聽聽16聽聽投稿时间:2008-8-23聽聽最后修改时间:2008-11-11
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DOI编号聽聽
聽聽2009,26(8):843-849
中文关键词聽聽多目标优化聽聽进化算法聽聽分布性维护聽聽最小生成树
英文关键词聽聽multi-objective聽聽evolutionary algorithms聽聽diversity maintenance聽聽minimum spanning tree
基金项目聽聽国家自然科学基金资助项目(60773047); 留学回国人员科研启动基金资助项目(教外司留[2005]546号); 湖南省自然科学基金资助项目(05JJ30125); 湖南省教育厅重点科研资助项目(06A074).
学科分类代码聽聽
作者单位E-mail
李密青湘潭大学limit1008@126.com
郑金华湘潭大学
伍军湘潭大学
中文摘要
聽聽聽聽聽聽分布性保持是多目标进化算法主要目标之一. 然而通常维护方法的性能与运行时间存在矛盾. 提出一种基于最小生成树的分布性维护方法. 利用最小生成树中的度数和边长对个体密度进行估计, 使低度数的边界个体和长边长的低密度个体得到了保留. 另外, 一次性选择个体进入下代种群, 避免了每移出一个个体就需要对个体密度进行调整的操作. 通过5个测试问题和4个方面的测试标准, 与3个著名的算法进行比较实验, 结果表明该方法在以较快速度对种群进行维护的同时, 拥有良好的分布性.
英文摘要
聽聽聽聽聽聽Maintaining the diversity of solutions is a crucial part in multi-objective optimization. However, there has to be a trade-off between the diversity and the execution time. A method for maintaining the diversity using a minimum spanning tree is proposed. By estimating the individual density based on the degree and edge of the minimum spanning tree, we preserve the low-degree boundary individuals and the longer-edge-low-density individuals. Moreover, by this onetime selection, the adjustment of individual density after removing each individual can be avoided. Through the extensive comparison study with three other classical methods on four performance metrics in five test problems, it is observed that the proposed method has a good performance in diversity and execution time.
 
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