基于投影映射的动态多目标粒子群优化算法

发布时间：2018-01-04 00:29

本文关键词：基于投影映射的动态多目标粒子群优化算法　出处：《计算机仿真》2016年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为保证在动态环境中及时跟踪到最新的真实Pareto前沿,针对基于拥挤距离的档案维护策略时间复杂度过高的问题,提出一种采用投影映射的动态多目标优化算法。上述算法利用投影映射的密度估计方法较精准快速地估算档案中解的密度;采用了ε-支配弱化传统的Pareto占优以使非劣解达到均匀分布;引入了对新环境下Pareto解的预测,加快了算法的收敛进程;提出了一种种群-领导集-档案的三层结构,使得算法在动态环境下的多目标优化中表现良好。实验结果表明,改进算法能适应动态环境,快速跟踪动态Pareto面,且解集收敛性及均匀性良好,有效降低了档案维护的时间复杂度。
[Abstract]:In order to ensure the timely tracking in a dynamic environment to the latest real time strategy for Pareto front, crowding distance archives maintenance high complexity problem based on the proposed a dynamic projection mapping using multi-objective optimization algorithm. The algorithm uses projection density estimation method is accurate rapid estimation density profile in solution the epsilon; dominate the weakening of traditional Pareto dominance in order to achieve uniform Pareto distribution; introduced to predict new environment Pareto solutions, accelerate the convergence process of the algorithm; put forward a set of population - Leadership archives three layer structure, which makes the algorithm in the dynamic environment of multi objective optimization good performance. The experimental results show that the improved algorithm can adapt to the dynamic environment, fast track dynamic Pareto surface, and the solution set of good convergence and uniformity, effectively reduces the time complexity of the archives maintenance.

【作者单位】：桂林理工大学信息科学与工程学院;厦门市酷游网络科技有限公司;
【基金】：国家自然科学基金项目(61203109,61563012) 广西高校科研项目(KY2015LX112) 广西研究生教育创新计划资助项目(YCSZ2014157)
【分类号】：TP18
【正文快照】： _ 1 M胃随着学术研究的深人和社会生产生活中问题复杂度的增加,当前智能计算领域的研究已经从静态向动态、从单目标向多目标转变,如在系统工程、模式识别、工程设计和经济管理领域中存在着大量的动态优化问题。动态多目标优化问题(DMOPs)不仅有多个目标函数,而且问题的这

【参考文献】