计算机研究与发展 ›› 2017, Vol. 54 ›› Issue (5): 1012-1023.doi: 10.7544/issn1000-1239.2017.20160074
李笠,王万良,徐新黎,李伟琨
Li Li, Wang Wanliang, Xu Xinli, Li Weikun
摘要: 在多目标进化算法中,近年的研究倾向于基于Pareto支配的最优化方法.针对传统的基于Pareto支配在排序效率上过低的问题,提出了一种基于网格排序的框架,利用网格同时表征收敛性与分布性的特性,结合粒子群算法,提出了一种基于网格排序的多目标粒子群优化算法.与个体两两进行比较的基于Pareto支配的策略不同,基于网格排序的机制融合了整个解空间中个体的占优信息,并利用占优信息进行排序,从而高效地得到个体在种群中的优劣关系;结合粒子到近似最优边界的距离,进一步加强了粒子在解空间中优劣关系的判别.对比实验分析表明:所提算法不论是在收敛性还是分布性上都具有较好的优势.在此基础上,讨论了网格划分数对算法效率的影响,从另一方面验证了算法的效率.
中图分类号: