为了使多目标进化算法在收敛性和分布性之间保持平衡,该文提出一种基于角度惩罚距离的高维多目标进化算法(Many-Objective Evolutionary Algorithm based on Angle Penalized Distance,Ma OEA-APD)。首先,综合考虑收敛性和分布性在进化...为了使多目标进化算法在收敛性和分布性之间保持平衡,该文提出一种基于角度惩罚距离的高维多目标进化算法(Many-Objective Evolutionary Algorithm based on Angle Penalized Distance,Ma OEA-APD)。首先,综合考虑收敛性和分布性在进化不同阶段的重要性,构造一种角度惩罚距离,使两者随进化进程动态平衡;其次,开发基于删除劣质个体的环境选择策略,在提高种群分布性的同时提高收敛性;最后,根据环境选择的原理,设计与之相协调且互补的匹配选择过程,提高算法的整体进化效率。将所提算法与目前国内外性能优异的3种高维多目标进化算法进行对比,实验结果表明在WFG标准测试函数集上,该文算法相对于其他算法,综合性能有了较大的提升。展开更多
文摘为了使多目标进化算法在收敛性和分布性之间保持平衡,该文提出一种基于角度惩罚距离的高维多目标进化算法(Many-Objective Evolutionary Algorithm based on Angle Penalized Distance,Ma OEA-APD)。首先,综合考虑收敛性和分布性在进化不同阶段的重要性,构造一种角度惩罚距离,使两者随进化进程动态平衡;其次,开发基于删除劣质个体的环境选择策略,在提高种群分布性的同时提高收敛性;最后,根据环境选择的原理,设计与之相协调且互补的匹配选择过程,提高算法的整体进化效率。将所提算法与目前国内外性能优异的3种高维多目标进化算法进行对比,实验结果表明在WFG标准测试函数集上,该文算法相对于其他算法,综合性能有了较大的提升。
