混合比较区间多目标进化优化及在矿井RFID布局的应用
CSTR:
作者:
作者单位:

(1. 中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州221008;\;2. 中国矿业大学江苏省煤矿电气与自动化工程实验室,江苏徐州221116)

作者简介:

孙晓燕(1978-), 女, 教授, 博士 生导师, 从事多目标优化、交互式进化优化等研究;张鹏飞(1992-), 男, 硕士生, 从事多目标优化的研究

通讯作者:

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(61473298);江苏省六大人才高峰项目(ZNDW-004)


Interval multi-objective evolutionary algorithm with hybrid rankings and application in RFID location of underground mine
Author:
Affiliation:

(1. School of Information and Electrical Engineering,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221008, China;2. Jiangsu Province Laboratory of Electrical and Automation Engineering for Coal Mining,China University of Mining and Technology,Xuzhou221116,China)

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    摘要:

    高效的区间Pareto支配比较对于提高区间多目标进化优化算法性能至关重要.针对现有的区间多目标进化优化采用单一区 间数比较的不足, 提出基于混合比较策略的区间多目标进化优化算法.深入分析区间数mu比较和可能度P比较策略的优劣, 提出融合这两种方法的混 合比较策略和基于该混合策略的NSGA-II算法.该算法在典型多目标区间函数和含区间不确定性的煤矿井下射频识别阅读器 布局中的应用, 验证了所提出的混合区间比较策略的有效性.

    Abstract:

    Ranking strategies among interval values are more critical for obtaining superior Pareto front with better spread, distribution and approximation.Most current interval evolutionary multi-objective optimizations(EMOs) adopt only one interval ranking method, which is difficult to entirely cover the interval information.Accordingly, an interval EMO with the improved hybrid ranking strategy is proposed, in which two different interval comparison metrics, i.e., $\mu $ and P are complements.Then, Pareto dominance for $\mu \oplus P$ ranking is defined and employed to the powerful NSGA-II algorithm for optimizing interval multi-objective problems.The proposed algorithm is applied to benchmark functions and then further to RFID location in underground mine circumstances, and its outstanding performance is experimentally demonstrated.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

孙晓燕,张鹏飞,陈杨,等.混合比较区间多目标进化优化及在矿井RFID布局的应用[J].控制与决策,2017,32(1):31-38

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  • 收稿日期:2015-12-08
  • 最后修改日期:2015-12-08
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  • 在线发布日期: 2017-01-01
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