多目标进化算法中变异算子的比较与研究  

Comparison and research of mutation operators in multi-objective evolu-tionary algorithms

作　　者：文诗华[1,2] 郑金华[1] 李密青[1] 

机构地区：[1]湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105 [2]湘潭大学职业技术学院,湖南湘潭411100

出　　处：《计算机工程与应用》2009年第2期74-78,共5页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金No.60773047;教育部留学回国人员科研启动基金No.教外司留[2005]546号;湖南省自然科学基金No.05JJ30125;湖南省教育厅重点科研项目No.06A074~~

摘　　要：提出了一种适应于多目标进化算法的变异越界处理策略,成功地将这些变异算子应用到多目标进化优化问题中,从多目标优化收敛性的角度比较了这些变异算子的性能。通过一组实验表明这种越界处理方法是非常有效的,单目标优化中的这些变异算子具有与多项式变异算子相当的分布性,同时取得了更好的收敛性能。This paper proposes a mutation over-flow dealing method to fit for the environment of MOEAs,and applies these operators successfully to multi-objective optimization problems.Then it compares these operators＇ performance through its convergence quality,and it demonstrates that this over-flow dealing method is effective through a group of experiments,the mutation operators used in single-objective optimization have the respectable distribution to polynomial mutation and achieve better convergence qua]ity.

关 键 词：多目标优化 多目标进化算法 变异算子 收敛性 非支配解集 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]