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
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
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