分区引导种群进化的拟态物理学多目标优化算法

Artificial physics multi-objective optimization algorithm based on partition-guided population evolution
孙宝1a
张丽静1a
李占龙1b
范凯1a
靳琴琴1a
罗芸滢2
1. 太原科技大学 a. 应用科学学院; b. 车辆与交通工程学院, 太原 030024
2. 贵州詹阳动力重工有限公司, 贵阳 550025

摘要

针对基本拟态物理学优化(artificial physics optimization,APO)算法易陷入局部最优、分布性不佳等问题,提出一种分区引导种群进化的改进多目标拟态物理学优化(multi-objective APO improved by partition-guided evolution,PEMOAPO)算法。首先,采用tent映射与反向学习相结合的策略进行种群的初始化,增强种群的多样性;其次,提出分区引导个体进行进化的机制,对处于可行域与不可行域的个体,采取不同的质量函数及虚拟作用力计算规则进行迭代更新,增强算法的收敛性能。选取MW系列和C_DTLZ系列作为基准测试函数进行仿真实验,通过综合性能评价指标对比分析、统计学分析、收敛性分析及时间复杂度分析,表明改进算法具有良好的多样性及收敛性,能快速收敛到Pareto前沿。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(52272401,51805347)
山西省基础研究计划资助项目(202203021211185)
贵州省工业和信息化发展专项资金科技创新项目(KJ202102)
山西省高等学校科技创新项目(2021L324)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.10.0465
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1381-1388,1409
文章编号: 1001-3695(2023)05-015-1381-08

发布历史

[2022-11-25] 优先出版
[2023-05-05] 印刷出版

引用本文

孙宝, 张丽静, 李占龙, 等. 分区引导种群进化的拟态物理学多目标优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (5): 1381-1388,1409. (Sun Bao, Zhang Lijing, Li Zhanlong, et al. Artificial physics multi-objective optimization algorithm based on partition-guided population evolution [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (5): 1381-1388,1409. )

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。

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