基于自适应配对控制的多目标演化算法
来源期刊:控制与决策2018年第3期
论文作者:张秀杰 李欣 张虎 赵杰
文章页码:392 - 402
关键词:多目标演化算法;K-means聚类算法;配对控制策略;自适应配对控制概率;
摘 要:为了平衡搜索过程中的开采和勘探,设计一种聚类辅助的基于繁殖效用的自适应配对控制策略,进而提出一种基于自适应配对控制的多目标演化算法(ACEA).利用K-means聚类算法发掘种群分布结构,以配对控制概率限制从同一类邻居或者整个种群中挑选父个体繁殖新解,以加强局部搜索或者勘探.采用的配对控制概率根据不同繁殖机制在过去一定代数的繁殖效用,在每一代中自适应地更新.选取标准测试题以及5种代表性的多目标演化算法测试ACEA的性能,通过结果验证所提出算法的优越性.
张秀杰1,李欣2,张虎3,赵杰4
1. 哈尔滨工业大学基础与交叉科学研究院2. 哈尔滨工业大学控制理论与指导技术研究中心3. 北京机电工程研究所4. 哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室
摘 要:为了平衡搜索过程中的开采和勘探,设计一种聚类辅助的基于繁殖效用的自适应配对控制策略,进而提出一种基于自适应配对控制的多目标演化算法(ACEA).利用K-means聚类算法发掘种群分布结构,以配对控制概率限制从同一类邻居或者整个种群中挑选父个体繁殖新解,以加强局部搜索或者勘探.采用的配对控制概率根据不同繁殖机制在过去一定代数的繁殖效用,在每一代中自适应地更新.选取标准测试题以及5种代表性的多目标演化算法测试ACEA的性能,通过结果验证所提出算法的优越性.
关键词:多目标演化算法;K-means聚类算法;配对控制策略;自适应配对控制概率;