典型文献
基于区域失衡子空间的领先NSGAII算法
文献摘要：
针对传统进化算法求解多目标优化问题时存在计算量大、难以平衡收敛速度和种群分布均匀性的问题,本文提出了一种基于区域失衡子空间的领先NSGAII算法(NSGAII-URS).首先,基于NSGAII算法,结合局部搜索算法,在每次遗传过程中添加种群领先解解集,引导种群快速收敛;然后,将非支配解所在的目标空间均匀划分,提出稀疏子空间和空闲子空间的概念,通过基于稀疏度的局部搜索策略对失衡子空间优化,进一步提升种群分布的均匀性.我们将本文方法与其他5种先进的多目标进化算法比较,通过基准测试函数进行验证,并采用反世代距离(IGD)和超体积(HV)两个通用指标进行性能评价.实验结果表明,该算法在解的分布性和收敛性方面明显优于对比的其他多目标优化算法.
文献关键词：
多目标优化;局部搜索;均匀性;失衡;子空间
中图分类号：
作者姓名：
甘翔宇;周新志;杨秀清;向勇;叶毅
作者机构：
四川大学电子信息学院,成都610065
文献出处：
引用格式：
[1]甘翔宇;周新志;杨秀清;向勇;叶毅-.基于区域失衡子空间的领先NSGAII算法)[J].四川大学学报（自然科学版）,2022(02):85-93
A类：
B类：
NSGAII,多目标优化问题,计算量,收敛速度,种群分布,分布均匀性,URS,局部搜索算法,传过,解解,解集,快速收敛,非支配解,均匀划分,稀疏子空间,空闲,稀疏度,局部搜索策略,空间优化,多目标进化算法,算法比较,基准测试函数,世代,IGD,HV,性能评价,收敛性,多目标优化算法
AB值：
0.393487
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