基于外部存档更新及截断的NSGA-Ⅱ改进算法

TP301.6; 传统的 NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ)算法使用拥挤度作为精英选择的第二指标,该方法在处理高维多 目标优化问题时,常常由于选择压力不足,以及不同 目标间优化冲突加剧等原因,很难维持种群收敛性和多样性的平衡.针对上述问题,提出一种基于外部存档更新及截断机制的NSGA-Ⅱ改进算法NSGA-Ⅱ-UTEA(NSGA-Ⅱ algorithm based on Update and Truncation of External Archive).该算法首先在精英选择中引入基于权重向量分解的外部存档机制,然后根据个体与所在权...

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Published in华东理工大学学报（自然科学版） Vol. 50; no. 2; pp. 282 - 292
Main Authors 崔恒薇, 丁炜超, 魏鹏, 顾春华, 姚保华
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237%上海中侨职业技术大学,上海 201514%上海市民防科学研究所,上海 200020 01.05.2024
Subjects
elite selection
精英选择
weight vector
external archive
权重向量
外部存档
多目标优化
multi-objective optimization
NSGA-
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Summary:TP301.6; 传统的 NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ)算法使用拥挤度作为精英选择的第二指标,该方法在处理高维多 目标优化问题时,常常由于选择压力不足,以及不同 目标间优化冲突加剧等原因,很难维持种群收敛性和多样性的平衡.针对上述问题,提出一种基于外部存档更新及截断机制的NSGA-Ⅱ改进算法NSGA-Ⅱ-UTEA(NSGA-Ⅱ algorithm based on Update and Truncation of External Archive).该算法首先在精英选择中引入基于权重向量分解的外部存档机制,然后根据个体与所在权重向量及超平面距离之和更新外部存档,并基于个体间角度计算实现外部存档截断,进一步提升了算法在高维多 目标优化问题中种群的收敛性和多样性.与 NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ、MOEA/D(Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition)、NSGA-Ⅱ-ARSBX(NSGA-Ⅱ with Adaptive Rotation based Simulated Binary crossover)和 RPD-NSGA-Ⅱ(Reference Point Dominance-based NSGA-Ⅱ)这5种先进的进化算法的对比实验结果表明,NSGA-Ⅱ-UTEA算法在10目标以上的高维DTLZ(Deb Thiele Laumanns Zitzler)和 WFG(Walking Fish Group)系列测试函数上,各项性能指标整体优于其他算法,在解集的分布性和多样性方面具有显著优势.特别是在大部分高维WFG4～WFG7凹问题上都能取得最佳的性能指标值.与传统的NSGA-Ⅱ算法相比,NSGA-Ⅱ-UTEA 算法在10目标以上的高维DTLZ系列测试函数上,反世代距离(IGD)性能平均提升了50.6％;在15目标以上的高维WFG系列测试函数上,超体积(HV)性能平均提升了 60.7％.实验结果验证了 NSGA-Ⅱ-UTEA算法改进的有效性.
ISSN:1006-3080
DOI:10.14135/j.cnki.1006-3080.20230216001