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《哈尔滨工程大学学报》 2012年08期
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基于云差分进化算法的约束多目标优化实现

毕晓君  刘国安  
【摘要】:针对现有约束多目标算法存在收敛性、分布性不高等问题,提出一种基于云差分进化算法的约束多目标优化方法,通过云模型对差分进化算法的参数进行自适应处理;采用建立外部种群分别存储可行解和不可行解的方式处理约束条件,并对已有可行解集的更新方法进行改进,有效提高解集的分布性.提出新的变异策略,利用优秀可行解和不可行解的方向信息增强算法对解的探索能力.通过对CTP类标准问题的求解表明,与另外2种较为优秀的约束多目标算法相比,本算法显著提高了Pareto解集的分布性,且更接近于真实的Pareto前沿,有效地解决了约束多目标问题.
【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院;
【关键词】约束多目标优化 差分进化算法 云模型 变异策略
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61175126) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(HEUCFZ1209) 教育部博士点基金资助项目(20112304110009)
【分类号】:TP18
【正文快照】:
生产生活中的许多问题都可以归结为约束多目标问题[1](constrained multi-objective optimization),如船型优化设计[2]等.寻求一种能够在满足约束条件的同时使得Pareto解集收敛于最优非支配前沿并均匀分布的算法显得尤为重要.为此孟红云等[3]提出了双种群差分进化算法(differe

【参考文献】
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