| 融合Pareto邻域交叉算子的多目标分布估计算法 |
| 江巧永 高岳林 |
| 关键词：多目标优化 分布估计 采样方法 Pareto邻域交叉算子 模拟退火 |
| 主要内容：将分布估计算法用于多目标优化问题，提出一种融合Pareto邻域交叉算子的多目标分布估计算（MEDAP）。与一般分布估计算法只通过采样方法产生新种群不同，MEDAP算法利用采样和交叉相结合的方法产生新种群，并通过模拟退火技术在线调节尺度因子，以此来控制采样和交叉的贡献量，根NSGA—II的选择策略选出下一代进化种群。数值实验分为两组，一组选取8个常用测试函数并与NSGA-II、SPEA2、MOPSO三个多目标算法进行比较，数值实验结果表明了MEDAP算法的有效性。另一组与不加Pareto邻域交叉算子的多目标分布估计算法进行比较，数值实验结果验证了Pareto邻域交叉算子的加入提高了算法的性能。 |
| 《计算机工程与应用》 2011,47(28).-38-41,153 |
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