文献类型：期刊文章

作　　者：郑金华[1] 蒋浩[1] 邝达[1] 史忠植[2]

机构地区：[1]湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105 [2]中国科学院计算技术研究所,北京100080

出　　处：《软件学报》

基　　金：国家自然科学基金Nos.60435010;69974043;教育部留学回国人员科研启动基金;湖南省自然科学基金Nos.01JJY2060;05JJ30125;湖南省教育厅重点科研项目~~

年　　份：2007

卷　　号：18

期　　号：6

起止页码：1287-1297

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对多目标进化的特点,提出了用擂台赛法则(arena’s principle,简称AP)构造多目标Pareto最优解集的方法,论证了构造方法的正确性,分析了其时间复杂度为O(rmN)(0<m/N<1).理论上,当AP与Deb的算法以及Jensen的算法比较时(它们的时间复杂度分别为O(rN2)和O(Nlog(r-1)N)),AP优于Deb的算法;当目标数r较大时(如r≥5),AP优于Jensen的算法;此外,当m/N较小时(如m/N≤50%),AP的效率与其他两种算法比较具有优势.对比实验结果表明,AP具有比其他两种算法更好的CPU时间效率.在应用中,AP可以被集成到任何基于Pareto的MOEA中,并能在较大程度上提高MOEA的运行效率.

关 键 词：多目标进化 擂台赛法则 非支配集构造方法  PARETO最优解集 运行效率

分 类 号：TP301]