一种维持种群多样性的多目标差分演化算法 - 计算机工程与科学.pdf

CN43-1258／TP 计算机工程与科学 2008年第3O卷第 12期 ISSN 1007—130X COMPUTERENGINEERING SCIENCE V01．30，No．12，2008 文章编号：1007—130X(2008)12—0075—04 一 种维持种群多样性的多 目标差分演化算法 AMulti—ObjectiveDifferentia1Evolution Algorithm withM aintainingDiversity 敖友云 ，李 枫 AOYou-yun~，LIren~ (1．安庆师范学院计算机与信息学院，安徽 安庆 246011；2．上海师范大学数理信息学院，上海 200234) (1．SchoolofComputerandInformation-AnqingTeachers’College，Anqing246011； 2．SchoolofMathematicsnadScience，ShanghaiNormalUniversity，Shanghai200234，China) 摘 要：差分演化算法是一种简单而有效的全局优化算法。本文将差分演化算法用于求解多目标优化问题，给出了一 种维持种群多样性的多目标差分演化算法。该算法采用正交设计法初始化种群，改进差分演化算子，从而有利于维持种群 多样性，提高演化算法的有哪些信誉好的足球投注网站性能。初步实验表明，新算法能有效地求解多目标优化问题。 Abstract：Differentialevolutionisasimpleandeffectiveevolutionaryalgorithm forglobaloptimization．Throughexten- dingdifferentialevolutiontosolvemulti-objectiveoptimizationproblems，amulti-objectivedifferentialevolutionalgorithm withmaintainingdiversityispresentedinthispaper．InordertOmaintaindiversitytOimprovethesearchperformance，the algoritmh employsanorthogonal designmethodtOgenerateinitialpopulation，andmodifiesdifferentialevolutionoperators． Theprimaryexperimentalresultsshowthatthealgoritmh iseffectiveforsolvingmulti-objectiveoptimizationproblems． 关键词：多 目标优化；差分演化；种群多样性；Pareto最优 Keywords：multi-objectiveoptimization；differentialevolution；populationdiversity；Paretooptima l 中图分类号：TP301．6 文献标识码：A 差分演化(DifferentialEvolution，简称 DE)[1叩算法是 1 引言 一 种基于实数编码的演化算法，具有操作简单、收敛速度较 快等特点，已经在求解单 目标优化 问题方面取得 了成 演化算法用于求解多 目标优化问题[1]有其独特的优 功[1。近些年来，研究人员尝试将差分演化算法扩充于求 势：运行算法一次，能找到问题的多个 Pareto最优解[1]。 解多 目标优化问题。Abbass等人在 2001年通过引入 Pa— 开发演化算法求解多 目标优化问题已经引