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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者机构:郑州大学电气与信息工程学院
出 版 物:《计算机科学》 (Computer Science)
年 卷 期:2024年
学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:国家自然科学基金青年项目(62106230) 国家自然科学基金区域创新发展联合基金重点项目(U23A20340) 河南省自然科学基金优秀青年科学基金项目(242300421168) 国家重点研发计划项目课题(2022YFD2001200) 重庆邮电大学大数据智能计算重点实验室开放基金:重点项目基金(BDIC-2023-A-007)
主 题:多模态多目标优化 全局帕累托最优解 局部帕累托最优解 局部中心解 自适应的选择
摘 要:在多模态多目标优化问题中,求得多个全局及局部最优解可以为决策者提供更加灵活的选择方案。然而目前大多数多模态多目标算法的研究工作侧重于寻找多个等效的全局帕累托最优解,忽略了同样有保留价值的局部帕累托最优解。基于上述问题,提出了一种基于局部中心解聚类的多模态多目标优化算法,算法通过局部中心解的选择策略来定位尽可能多的最优区域,然后针对种群在最优区域的不同探索情况设计了两种不同的搜索策略,使得种群可以根据自身情况自适应的选择变异策略,从而对每个最优区域进行更好的开发。在CEC2020多模态多目标测试问题集上进行了测试,结果表明所设计的进化算法在求解含多个全局帕累托解集和同时含全局及局部帕累托解集的测试问题中都表现出了良好的性能。