多目标混沌差分进化算法
来源期刊:控制与决策2009年第3期
论文作者:牛大鹏 王福利 何大阔 贾明兴
文章页码:361 - 734
关键词:差分进化算法;多目标优化;混沌备用种群;非劣最优解集;
摘 要:将差分进化算法用于多目标优化问题,提出了多目标混沌差分进化算法(CDEMO).该算法利用混沌序列初始化种群,并用混沌备用种群进行替换操作.该操作不仅起到了维持非劣最优解集均匀性的作用,而且增强了算法的搜索功能.对CDEMO的性能进行研究,数值实验结果表明了CDEMO的有效性.
牛大鹏1,2,王福利1,2,何大阔2,贾明兴2
1. 东北大学教育部流程工业综合自动化重点实验室2. 东北大学信息科学与工程学院
摘 要:将差分进化算法用于多目标优化问题,提出了多目标混沌差分进化算法(CDEMO).该算法利用混沌序列初始化种群,并用混沌备用种群进行替换操作.该操作不仅起到了维持非劣最优解集均匀性的作用,而且增强了算法的搜索功能.对CDEMO的性能进行研究,数值实验结果表明了CDEMO的有效性.
关键词:差分进化算法;多目标优化;混沌备用种群;非劣最优解集;