计算机工程与应用

2021, v.57;No.989(22) 110-124

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基于全组合策略的多目标阴阳对算法
Improved Yin-Yang-Pair Multi-objective Optimization Algorithm Based on Full-Combination Strategy

李大海;艾志刚;王振东;

摘要(Abstract):

基于前沿的阴阳对优化算法(Front-based Yin-Yang-Pair Optimization,F-YYPO)是一种新颖的轻量级多目标优化算法,其利用两点——局部开发点P_i1和全局探索点P_i2在搜索过程中的迭代交换实现搜索。基于F-YYPO提出了一种改进的多目标优化算法F-ACYYPO。新算法对F-YYPO做了以下三方面的改进:(1)对多个目标函数进行全组合,以增强优化个体分布的均匀性;(2)引入已在YYPO算法中被证明有明显性能提高效果的缩放因子α自适应措施;(3)改进F-YYPO存档操作的更新方式。采用在2009年进化计算大会多目标优化算法竞赛中使用的UF测试套件以及PlatEMO平台下的DTLZ测试套件进行算法的性能评估,将F-ACYYPO与F-YYPO以及其他多种已知性能优良的多目标优化算法NSGA2、SPEA2、MOPSO、MOGWO、gamultiobj、MOEA\D、GDE3进行性能测试及比较,并通过两个综合性指标(反转世代距离IGD、超体积HV)和一个收敛性指标(世代距离GD)进行性能评价。实验结果表明,F-ACYYPO比F-YYPO具有更高的计算精度以及更快的收敛速度,并且与其他高性能多目标算法相比,FACYYPO表现出了很强的竞争性,在综合性能指标下有将近超1/2的测试用例占优。

关键词(KeyWords): 多目标优化;基于前沿的阴阳对优化(F-YYPO);阴阳对优化

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(61563019)

作者(Author): 李大海;艾志刚;王振东;

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DOI:

参考文献(References):

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