长江大学学报(自科版)2024,Vol.21Issue(1) :109-116.

基于数据流的K-S变化检测的动态多目标规划算法

K-S change detection based on data stream for dynamic multi-objective programming algorithm

张涛 周晨 杜锋 陈芳 刘瑞林
长江大学学报(自科版)2024,Vol.21Issue(1) :109-116.

基于数据流的K-S变化检测的动态多目标规划算法

K-S change detection based on data stream for dynamic multi-objective programming algorithm

张涛 1周晨 1杜锋 2陈芳 1刘瑞林1
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作者信息

  • 1. 长江大学信息与数学学院,湖北荆州 434023
  • 2. 荆楚理工学院数理学院,湖北荆门 448000
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摘要

为了更加准确地判断环境是否发生变化并快速追踪动态多目标规划问题(dynamic multi-objective optimization problem,DMOP)当前时刻的Pareto前沿,提出了一种基于数据流的Kolmogorov-Smirnov(K-S)变化检测的动态多 目标规划(DSK-SDMOP)算法.该算法以NSGA-Ⅱ为基础,通过数据流建立2个时刻的检验窗口,再利用K-S检验基于数据流的Pareto最优前沿是否发生变化,检测2个窗口的数据是否服从同一分布来判断环境是否发生变化,并就环境变化的剧烈程度实行相应的应答机制,以提高对环境的适应程度.利用基于数据流的K-S检测方法,对环境变化不会过于敏感,而且不用提前假设对应目标值的分布,易于操作.通过5个动态多 目标规划标准测试函数对该算法进行测试,并和现有的2种算法进行对比分析,结果表明该算法处理动态多 目标规划问题具有良好的性能.

Abstract

In order to more accurately determine whether the environment has changed and quickly track the Pareto front of the dynamic multi-objective programming problem at the current moment,this paper proposes a dynamic multi-objective programming algorithm based on Kolmogorov-Smirnov(K-S)change detection of data stream(DSK-SDMOP).Based on NSGA-Ⅱ,the algorithm establishes two test windows through the data stream,and then uses K-S test to detect whether the data of the two windows obey the same distribution to determine whether the environment changes,and implements the corresponding response mechanism according to the intensity of environmental changes.The proposed algorithm is tested by five standard test functions of dynamic multi-objective programming,and compared with two existing algorithms,the results show that the proposed algorithm has good performance in dealing with dynamic multi-objective programming problems.

关键词

动态多目标规划/数据流/K-S检验/NSGA-Ⅱ

Key words

dynamic multi-objective programming/data stream/K-S test/NSGA-Ⅱ

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基金项目

国家自然科学基金项目(62373066)

出版年

2024
长江大学学报(自科版)
长江大学

长江大学学报(自科版)

影响因子:0.335
ISSN:1673-1409
参考文献量6
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