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改进自适应多种群NSGA-Ⅲ算法的研究

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针对第三代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ,NSGA-Ⅲ)在处理高维多目标函数时存在收敛精度低和搜索性能差等问题,提出一种自适应多种群NSGA-Ⅲ算法.首先将传统算法的单一种群划分成四个亚种群,并为每个亚种群分配不同的交叉算子;其次提出外部最优解集(external optimal solution set.,EXS)的概念,通过计算个体更新最优解集的参与量来自适应调节每个亚种群的大小;最后利用局部搜索策略提高EXS的局部搜索性能.采用四个不同的测试函数,与七种对比算法进行仿真验证,结果表明在处理高维多目标优化问题时,提出算法的性能指标整体优于其他对比算法,能够获得较好的算法收敛性和种群多样性.
Research on improved adaptive multi-population NSGA-Ⅲ

刘彬、王卫涛、武尤、杨有恒

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燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004

燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004

高维多目标 非支配排序遗传算法 自适应 多种群

河北省自然科学基金资助项目河北省自然科学基金资助项目河北省人才培养项目

F2019203320E2018203398A201903005

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2019.10.0595

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(1)
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