动态多目标优化的预测遗传算法
DOI:
作者:
作者单位:

1. 西安电子科技大学理学院
2. 西北工业大学

作者简介:

武燕

通讯作者:

中图分类号:

TP18

基金项目:

国家自然科学基金:基于供应链低碳化的企业行为与运营优化决策研究;航空科学基金


Predictive multiobjective genetic algorithm for dynamic multiobjective
optimization problems
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    摘要:

    为了在动态环境中很好地跟踪最优解, 考虑动态优化问题的特点, 提出一种新的多目标预测遗传算法. 首先
    对Pareto 前沿面进行聚类以求得解集的质心; 其次应用该质心与参考点描述Pareto 前沿面; 再次通过预测方法给出
    预测点集, 使得算法在环境变化后能够有指导地增加种群多样性, 以便快速跟踪最优解; 最后应用标准动态测试问题
    进行算法测试, 仿真分析结果表明所提出算法能适应动态环境, 快速跟踪Pareto 前沿面.

    Abstract:

    Dynamic multiobjective optimization problems require an algorithm to continuously track a changing Pareto
    optimal solutions over time. Therefore, a new predictive multiobjective genetic algorithm(PMGA) is proposed, in which
    the centroid of Pareto optimal is soluted by clustering. And Pareto optimal solutions are described by applying the centroid
    points and reference solutions. Then the prediction set is generated by using the inertia predict and Gauss mutation. After
    an environment changed, the prediction set is incorporated in the current population to increase the population diversity
    by guided fashion. Finally, experimental studies on dynamic multiobjective optimization problems are carried out. The
    simulation results show that PMGA can quickly adapt the dynamic environments and track Pareto optimal solutions.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

武燕 刘小雄 池程芝.动态多目标优化的预测遗传算法[J].控制与决策,2013,28(5):677-682

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  • 收稿日期:2011-11-24
  • 最后修改日期:2012-01-19
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2013-05-20
  • 出版日期: