信阳师范大学学报（自然科学版）2025，Vol.38Issue(3)：311-317,7.DOI:10.3969/j.issn.2097-583X.2025.03.009
基于L1/2范数拥挤度度量的多模态多目标优化算法
Multi-modal multi-objective optimization algorithm based on L1/2-norm crowding measurement
摘要
Abstract
To obtain more uniformly,convergence distributed of Pareto Front(PF)and the diversity of Pareto Sets(PSs),a crowding measurement strategy based on L1/2 in the solution space and objective space was proposed.A non-dominated solution decomposition and merging strategy,which clusters the solutions by using K-means,was designed to obtain uniformly PF and diversity PSs.For the sake of demonstrating the performance of the proposed algorithm,the experiments have been conducted on the CEC'2019 benchmark functions with five compared algorithms.Experimental results showed that the proposed algorithm could obtain a better metric value on rPSP,rHV,IGDX,IGDF.关键词
多模态/多目标/拥挤度度量/解的合并Key words
multi-modal/multi-objective/crowding measurement/merge of solutions分类
信息技术与安全科学引用本文复制引用
宣贺君,寇丽博,丁燕,周德明,冯岩..基于L1/2范数拥挤度度量的多模态多目标优化算法[J].信阳师范大学学报（自然科学版）,2025,38(3):311-317,7.基金项目
国家自然科学基金项目(62202366,62362056) （62202366,62362056）
河南省自然科学基金项目(232300420424) （232300420424）
河南省本科高校研究性教学改革研究与实践项目(2022SYJXLX061,2023SYJXLX073) （2022SYJXLX061,2023SYJXLX073）
2023年度河南省本科高校研究性教学示范课程(数字逻辑) （数字逻辑）
信阳师范大学'南湖学者奖励计划'青年项目 （）
河南省研究生教育改革与质量提升工程项目(YJS2024AL104) （YJS2024AL104）
