文献类型：期刊文章

作　　者：张建林[1,2] 曹洁[1,2] 赵付青[1,2] 陈作汉[1,2]

ZHANG Jianlin;CAO Jie;ZHAO Fuqing;CHEN Zuohan(College of Computer and Communication,Lanzhou University of Technology,Lanzhou 730050,China;Gansu Engineering Research Center of Manufacturing Informationization,Lanzhou 730050,China)

机构地区：[1]兰州理工大学计算机与通信学院,甘肃兰州730050 [2]甘肃省制造业信息化工程技术研究中心,甘肃兰州730050

出　　处：《华中科技大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2020YFB1713600);国家自然科学基金资助项目(62063021).

年　　份：2023

卷　　号：51

期　　号：5

起止页码：131-136

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、EAPJ、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对约束多目标优化问题(CMOPs)难以平衡约束条件和目标函数的不足,提出一种基于分层环境选择策略的约束多目标优化算法(CMOEA-HES).CMOEA-HES首先采用模拟二项式交叉(SBX)和差分进化(DE)算子分别产生各自的子代种群;然后通过第一层环境选择策略从两个子代种群中选出收敛性和多样性较好的个体;接着采用第二层环境选择机制在父代种群和第一层环境选择策略选出的个体中进行选择,在多样性和收敛性的基础上选出可行性较好的个体;最后将选出的个体作为下一代进化的种群.为验证CMOEA-HES的性能,将其与5种先进的约束多目标优化算法在两组典型的测试集上进行仿真计算,实验结果表明:CMOEA-HES在求解约束多目标优化问题上更具有竞争力.

关 键 词：约束多目标优化问题  分层环境选择  约束处理机制  进化算法 可行解

分 类 号：TP183]