《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于策略自适应的多目标差分进化算法及其应用

Multi-objective differential evolution algorithm based on self-adaptive strategy and ITS application

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作者 毕超超,范勤勤,王维莉
机构 上海海事大学 物流研究中心;上海交通大学 电子信息与电气工程学院
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摘要 变异和交叉策略对多目标差分进化算法(differential evolution,DE)的性能有着显著影响。为提高多目标差分进化算法求解多目标优化问题的能力,提出一种基于策略自适应的多目标差分进化算法(multi-objective differential evolution algorithm based on self-adaptive strategy,MODE-SS)。该算法采用超体积(hyper-volume,HV)对变异策略进行性能评价,并实现变异策略的自动选择;使用动态调整的二项式交叉策略和模拟二进制交叉(simulated binary crossover,SBX)策略实现全局搜索与局部搜索的平衡。通过与其他6种多目标进化算法在10个测试函数上的性能比较,结果表明MODE-SS的整体性能要好于其他所比较算法。最后,将MODE-SS用于求解海铁联运能耗优化问题,所得结果能够为决策者提供多种可行方案。
关键词 差分进化;多目标优化;自适应;海铁联运;能耗优化
基金项目 国家重点研发计划资助项目(2016YFC0800200)
国家自然科学基金资助项目(61603244)
中国博士后科学基金资助项目(2018M642017)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2020-07-012.html
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中图分类号 TP301.6
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