多目标自适应和声搜索算法OACSCDCSTPCD
Multi-objective self-adaptive harmony search algorithm
提出了一种利用Pareto支配来求解多目标优化问题的自适应和声搜索算法(MOSAHS).该算法利用外部种群来保存非支配解,为了保持非支配解的多样性,提出了一种基于拥挤度的删除策略,这个策略能较好地度量个体的拥挤程度.用5个标准测试函数对其进行测试,并与其他多目标优化算法相比较.实验结果表明,与其他的算法相比,提出的算法在逼近性和均匀性两方面都有很好的表现,是一种有效的多目标和声搜索算法.
A self-adaptive harmony search algorithm incorporate Pareto dominance to solve multi-objective optimization problems is presented.The algorithm adopts an external archive to keep non-dominated solutions.In order to maintain the diversity of the non-dominated solutions, a crowding measure is proposed in this article.The crowding strategy can measure the crowding degree accurately.The experiments are performed using five benchmark test functions and compared w…查看全部>>
陈莹珍;高岳林
北方民族大学信息与系统科学研究所,银川 750021北方民族大学信息与系统科学研究所,银川 750021
信息技术与安全科学
多目标优化:和声搜索算法拥挤度
multi-objective optimizationharmony search algorithmcrowing degree
《计算机工程与应用》 2011 (31)
融合粒子群优化和差分进化的混合智能算法研究
108-111,174,5
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60962006).
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