-
题名多目标进化算法研究进展
被引量：52
- 1
-
-
作者
郑向伟
刘弘
-
机构
山东师范大学信息科学与工程学院
-
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第7期187-192,共6页
-
基金
国家自然科学基金(69975010
60374054)
山东省自然科学基金(Y2003G01)的支持
-
文摘
进化算法具有本质上并行、不需要求导或其他辅助知识、一次运行产生多个解和简单易于实现等优点,被视为求解多目标优化问题的有效方法,目前已经形成了各种不同的多目标进化算法(MOEA)。本文首先回顾了多目标进化算法的研究起源,给出了多目标优化问题的数学描述;其次,详细分析了第一代多目标进化算法,其主要特征是简单易于实现,包括NSGA、NPGA、MOGA等,并指出这一代算法研究的成绩与不足;然后,对第二代多目标进化算法作了全面分析,指出其特征是强调效率,以精英保留策略为实现机制,且对SPEA、PAES、NSGAII、NPGA2、PESA、Micro-GA等方法进行分析比较,还对这一代的研究作了总结;最后,对多目标进化算法的研究趋势作了展望和预测。
-
关键词
多目标优化
多目标进化算法
pareto非劣最优
精英保留策略
-
Keywords
Multi-objective optimization, MOEA, pareto non-dominance, Elitism
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
