一种双链结构的多目标进化算法DCMOEA  

A multi-objective evolutionary algorithm based on double chains

作　　者：谢承旺[1] 王志杰[1] 魏波[1] 徐君[2] 汪慎文[3] 

机构地区：[1]华东交通大学软件学院,南昌330013 [2]华东交通大学信息工程学院,南昌330013 [3]石家庄经济学院信息工程学院,石家庄050031

出　　处：《控制与决策》2015年第4期577-584,共8页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金项目(61165004);江西省自然科学基金项目(20114BAB201025);教育部人文社会科学研究青年基金项目(14YJCZH172);江西省教育厅科技基金项目(GJJ14373;GJJ14396;GJJ12307);河北省教育厅科研基金项目(QN20131053);河北省青年拔尖人才支持计划项目(冀字[2013]17号)

摘　　要：提出一种双链结构的多目标进化算法(DCMOEA).该算法采用双链结构表示个体,执行过程中无需设置外部归档集合,并采用ε支配策略保持解群的多样性.DCMOEA与MOEA/D、NSGA-II、SPEA2和PAES一同在4个2-目标ZDT函数和4个3-目标DTLZ问题上进行实验,并从算法所获解集的收敛性、分布均匀性和宽广性3个方面进行比较,仿真实验结果表明了DCMOEA的综合性能最好,是一种颇具竞争力的多目标进化算法.A multi-objective evolutionary algorithm based on double chalns（DCMOEA） is proposed, which is characterized with populated individuals based on double chains, no external archive is needed, and the ε dominance mechanism is adopted for preserving population diversity. The DCMOEA is compared with MOEA/D, NSGA-II, SPEA2 and PAES simultaneously on the platform employing four 2-objective ZDT test functions and four 3-objective DTLZ instances from three aspects including convergence, spacing and maximum spread. Experimental results show that the DCMOEA has the best comprehensive performance among five multi-objective evolutionary algorithms, and is a promising multi-objective evolutionary algorithm.

关 键 词：双链个体 自重组 ε支配 多目标进化算法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]