利用帕累托非支配关系实现高效三目标差分进化的方法

Using Pareto dominance relationship to realize efficient tripe-objective differential evolution algorithm
许玉龙1,2,3
潘旭1
王忠义1
盛梦园1
王林景1
1. 河南中医药大学 信息技术学院, 郑州 450046
2. 郑州大学 信息工程学院, 郑州 450052
3. 香港科技大学 计算机科学与工程系, 香港

摘要

在多目标进化算法中,时间复杂度过高是普遍的问题,特别是三个目标函数以上时,解的等级分配占用了过多的运算时间。针对三目标问题,利用帕累托支配关系,对解的等级分配进行研究,发现经典的等级排序及分配方法存在一定的冗余操作,需对全部的解先排序后,才能再分配等级并选择下一代,造成部分不必要的运算。为减少该冗余,利用帕累托非支配关系结合差分进化,实现高效三目标进化算法。算法每次迭代对种群中最高等级的个体进行计算,在分配等级同时进行选择后代个体操作,当后代种群生成时便跳出计算,从而减少个体的计算数量,降低运算量;同时给出该方法的相关理论分析和证明过程。针对一系列三目标优化问题,将提出方法与著名排序方法NSGAⅡ及近年来优秀的ENS方法进行对比实验。仿真实验结果表明,提出方法在时间复杂度和收敛速度上优于经典方法,稍差于ENS方法。在标准测试函数DTLZ1-DTLZ6的性能上,提出方法近似于ENS方法,优于NSGAⅡ算法,从而验证了提出方法的有效性和正确性。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(81703946,61772475)
河南省科技攻关研究项目(172102210361,172102310536)
河南省高校重点科研项目(15A520083,16A520060,17B520017)
河南中医药大学博士基金资助项目(BSJJ2015-19)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.09.0909
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第3期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 817-823,828
文章编号: 1001-3695(2019)03-035-0817-07

发布历史

[2019-03-05] 印刷出版

引用本文

许玉龙, 潘旭, 王忠义, 等. 利用帕累托非支配关系实现高效三目标差分进化的方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (3): 817-823,828. (Xu Yulong, Pan Xu, Wang Zhongyi, et al. Using Pareto dominance relationship to realize efficient tripe-objective differential evolution algorithm [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (3): 817-823,828. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者,读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员,各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅,所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。


收录和评价

  • 第二届国家期刊奖百种重点期刊
  • 中国期刊方阵双效期刊
  • 全国中文核心期刊(北大2023年版)
  • 中国科技核心期刊
  • 中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊
  • RCCSE中国核心学术期刊
  • 中国计算机学会会刊
  • 2020—2022年科技期刊世界影响力指数(WJCI)报告收录期刊
  • 中国科技期刊精品数据库全文来源期刊
  • 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
  • 《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》来源期刊
  • 2017—2019年中国国际影响力优秀学术期刊(自然科学与工程技术)
  • 中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000)项目来源期刊
  • 《中国工程技术电子信息网》《电子科技文献数据库》来源期刊
  • 英国《科学文摘》(INSPEC)来源期刊
  • 《日本科学技术振兴机构数据库》(JST)来源期刊
  • 俄罗斯《文摘杂志》(AJ, VINITI)来源期刊
  • 美国《艾博思科学术数据库》(EBSCO)全文来源期刊
  • 美国《剑桥科学文摘(自然科学)》(CSA(NS))核心期刊
  • 波兰《哥白尼索引》(IC)来源期刊
  • 美国《乌利希期刊指南(网络版)》(Ulrichsweb)收录期刊