一种基于数据场的多目标引力搜索算法

发布时间：2018-10-26 09:03

【摘要】：提出一种基于数据场的多目标引力搜索算法(DFMOGSA).该算法利用外部档案存储非支配解,同时将外部档案视为目标空间的数据场,通过计算非支配解的势能来判断每个解的密度;密度最低的解被选为第1类引导粒子,直接吸引粒子向低密度区域收敛,提高解分布的均匀性;另外,为了确保算法收敛在种群内,选择较优粒子作为第2类引导粒子,通过引力引导粒子搜索.对比实验结果表明了DFMOGSA算法的有效性和优越性.
[Abstract]:A Multi-objective Gravity search algorithm (DFMOGSA). Based on data Field The algorithm uses the external file to store the non-dominated solution, and regards the external file as the data field of the target space, and calculates the potential energy of the non-dominated solution to determine the density of each solution. The solution with the lowest density is chosen as the first type of guided particle, which directly attracts the particle to converge to the low density region, and improves the uniformity of solution distribution. In addition, in order to ensure that the algorithm converges within the population, the better particle is chosen as the second type of guided particle, and the search is conducted by gravity. The experimental results show the effectiveness and superiority of the DFMOGSA algorithm.
【作者单位】： 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;国家海洋局第一海洋研究所;
【分类号】：TP301

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本文编号：2295226