动态进化多目标优化中的串式记忆方法

发布时间：2017-08-22 12:19

  本文关键词：动态进化多目标优化中的串式记忆方法

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【摘要】：如何利用过去搜索到的最优解对新的环境变化做出快速响应,是动态进化多目标优化(Dynamic Evolutionary Multi-objective Optimization,DEMO)研究的一大挑战。为此提出了一种串式记忆(Bunchy Memory,BM)方法。设计了基于极小化效应函数的抽取过程,从非支配集中抽取一串记忆串,以便保持记忆的多样性;将记忆体组织成串式队列的方式,以便将过去数次环境变化下抽取的记忆串存入记忆体;提出了基于二进制锦标赛选择的检索过程以复用记忆体中过去的最优解,来快速响应新的变化。BM方法具有良好的记忆效果,显著地提高了DEMO算法的收敛性和多样性。4个标准测试问题上的实验结果表明,BM方法比其它3种方法具有更好的记忆能力。相应地,集成了BM方法的DEMO算法所获得解集的收敛性与多样性也明显好于其它3种DEMO算法。
【作者单位】： 湖南科技大学计算机科学与工程学院;知识处理与网络化制造湖南省普通高等学校重点实验室;厦门大学软件学院;
【关键词】： 进化计算 多目标优化 动态环境 记忆 Pareto最优前沿
【基金】：湖南省教育厅资助科研项目(14C0437,15C0545)资助
【分类号】：TP18
【正文快照】： 到稿日期:2015-12-31返修日期:2016-03-26本文受湖南省教育厅资助科研项目(14C0437,15C0545)资助。1引言无论是科学研究还是工程应用,许多优化问题都需要对多个目标进行同时优化,人们把这类问题称为多目标优化问题(Multi-objective Optimization Problem,MOP)。MOP问题中多个

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