一种改进的多目标合作型协同进化遗传算法

发布时间：2018-11-20 08:31

【摘要】：针对传统多目标算法早熟收敛及多样性不足的问题,提出了一种改进的非支配排序合作型协同进化遗传算法(Improved Non-dominated Sorting Cooperative Coevolutionary Genetic Algorithm,INSCCGA)。该算法利用外部档案存储每一代进化过程中产生的精英个体,并对其不断进行更新,以加快算法的收敛速度。同时提出了一种新型子种群之间协同进化的方式,增强候选解的多样性。利用ZDT系列标准测试函数,与经典的多目标进化算法NSGA-II以及多目标协同进化算法NSCCGA进行了对比,结果表明改进算法具有更好的收敛性以及均匀的解分布。
[Abstract]:Aiming at the problems of premature convergence and lack of diversity of traditional multi-objective algorithm, an improved cooperative co-evolutionary genetic algorithm (Improved Non-dominated Sorting Cooperative Coevolutionary Genetic Algorithm,INSCCGA) is proposed. The algorithm uses external files to store and update the elite individuals generated in each generation of evolution to speed up the convergence of the algorithm. At the same time, a new co-evolution method between subpopulations is proposed to enhance the diversity of candidate solutions. Compared with the classical multi-objective evolutionary algorithm (NSGA-II) and the multi-objective co-evolutionary algorithm (NSCCGA), the ZDT standard test function is used. The results show that the improved algorithm has better convergence and uniform solution distribution.
【作者单位】： 西安建筑科技大学信息与控制工程学院;
【基金】：陕西省自然科学基金(No.2012JM8023) 陕西省教育厅自然科学基金专项(No.12JK0726)
【分类号】：TP18

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本文编号：2344405