应用档案精英学习和反向学习的多目标进化算法-计算机学报.PDF

第卷第期 计 算 机 学 报 ４０ ３ 　 　　　　　　　　 Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．３ 年月 ２０１７３ ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳ Ｍａｒ．２０１７ 　 应用档案精英学习和反向学习的多目标进化算法 谢承旺王志杰夏学文 　 　 （ ） 华东交通大学软件学院南昌３３００１３ 　 　 摘要 ， ， 现实中的多目标优化问题日益复杂对多目标优化算法提出了新的挑战受混合多目标优化算法的启发 ． 　　 该文提出了一种应用档案精英学习和反向学习的多目标进化算法（ ＭｕｌｔｉｏｂｅｃｔｉｖｅＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒＡｌｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄ ｊ ｙｇ ， ） ｏｎＡｒｃｈｉｖｅＥｌｉｔｅＬｅａｒｎｉｎａｎｄＯｏｓｉｔｉｏｎｂａｓｅｄＬｅａｒｎｉｎＡＯＬＭＯＥＡ以解决困难的多目标优化问题．ＡＯＬ ｇ ｐｐ ｇ ＭＯＥＡ算法利用档案精英学习算子增强算法全局有哪些信誉好的足球投注网站能力，促进算法较快收敛；运用动态一般反向学习机制代替 变异算子以增加种群逃逸局部极值的机会；使用点最短路径方法维持解群的多样性 算法与另外 ３ ．ＡＯＬＭＯＥＡ ， ： 种代表性多目标优化算法在个基准多目标测试函数上进行性能比较实验结果表明 算法在收 ５ １２ ＡＯＬＭＯＥＡ 、 敛性多样性和稳定性等方面均优于或部分优于其他的对比算法． 关键词 ； ； ； 档案精英学习动态一般反向学习点最短路径多目标进化算法 ３ 　 中图法分类号 号 ／ ＴＰ３０１ 犇犗犐１０．１１８９７ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１７．００７５７ 　　　 犕狌犾狋犻犗犫犲犮狋犻狏犲犈狏狅犾狌狋犻狅狀犪狉犃犾狅狉犻狋犺犿犅犪狊犲犱狅狀 犼 狔犵 犃狉犮犺犻狏犲犈犾犻狋犲犔犲犪狉狀犻狀犪狀犱犗狅狊犻狋犻狅狀犅犪狊犲犱犔犲犪狉狀犻狀 犵 狆狆