一个快速和精英机制的多目标遗传算法

一个快速和精英机制的多目标遗传算法(中文6000字,英文PDF)
摘要 :应用非支配排序的多目标进化算法被广为评判，主要是因为：（1）计算复杂度（其中M代表目标个数，N代表种群个数）(2）非精英机制方法；还有 (3）需要指定一 个共享参数。本文中，我们提出了一个基于非支配排序的多 目标进化算法（MOEA），称为第二代非支配排序进化算法(NSGA-II），它缓解了以上三个难点。特别要明确指出的是，一个计算复杂度只有的快速非支配排序方法被提出。还有，一个通过结合父代和子代种群以及选择最佳解决方法（根据适应度和扩展性）创建交配池的选择算子被提出。对不同的测试问题进行的模拟仿真结果表明所提出的NSGA-II，在大多数问题中，与其他进化策略和强性Pareto进化算法——两个注重创造具有多样性Pareto占优前沿面的精英机制的多目标进化算法——相比能找到相对扩展性较好的解以及更能收敛于实际Pareto占优的前沿面。另外，为了高效解决约束多目标优化问题，我们修改了支配的定义。对一些测试问题，包括 五目标、七约束的非线性问题，将约束NSGA-II算法的模拟仿真结果与另一个约束多目标优化算法相比，NSGA-II的性能明显更好。
索引词——约束处理、精英机制、遗传算法、多重判据决策、多目标优化、Pareto占优法。