基于组合排序的约束多目标优化算法

论文摘要

约束的多目标优化问题（CMOPs）常见于工程应用和现实生活中,这类问题往往包括多个冲突的目标以及一组约束条件。与无约束的多目标优化问题相比,此类问题包含了一些复杂的特征,解决起来也要困难得多。对此,文中提出了一种基于组合排序的约束处理方法。该方法与一个最新提出的基于约束分解的算法框架相结合来解决约束的多目标优化问题。基于网格的约束分解的进化算法（CDG-MOEA）是新提出的解决多目标优化的算法,在解决无约束多目标优化问题上具有多样性和鲁棒性等良好的特性。基于此框架,提出了基于组合排序的约束处理方法,旨在算法的每次进化中,选择出种群中多样性比较好且可行的那些解。为了验证算法的有效性,将提出的约束多目标优化算法（CDG-CS）与现有算法在多个约束的优化问题上进行实验分析,结果表明,该算法在约束的多目标优化问题上有着不错的效果。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李振宇,胡涵

关键词: 约束优化,多目标优化算法,基于网格的约束分解,约束处理

来源: 计算机技术与发展 2019年11期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学

单位: 南京航空航天大学计算机科学与技术学院

基金: 中国航空科技基金(20175552042)

分类号: O224

页码: 32-36

总页数: 5

文件大小: 362K

下载量: 250

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标签：约束优化论文;  多目标优化算法论文;  基于网格的约束分解论文;  约束处理论文;