演化多目标优化中的几何热力学选择

查看全文 作　　者：应伟勤 [1,2 ][1]李元香索引SHEU Phillip C -Y [1,2 ][1]吴昱 [1]余法红

机构地区：[1]武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉430072;[2]加州大学尔湾分校电气工程和计算机科学系,美国加利福利亚92697

出　　处：《计算机学报》索引2010年第33卷第4期,共13页

基　　金：国家自然科学基金(60773009);国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2007AA01Z290);国家留学基金(2007101731)资助~~ 摘　　要：热力学遗传算法(Thermodynamical Genetic Algorithms,TDGAs)借鉴热力学中的自由能极小过程来统一处理多目标优化在逼近性和多样性两方面的任务.为提高TDGA的运行效率和解集分布均匀性,提出了一种几何热力学选择.在该选择中首先定义角度熵通过扇形采样来度量种群逼近方向的多样性.然后利用距离精英定义距离能量来度量种群的逼近程度,避免了耗时的非劣分层操作.此外,引入分量热力学替换规则以较低计算代价驱动种群的几何自由能快速下降.在多目标0/1背包问题上的实验结果表明,几何热力学选择极大地提高了TDGA的运行效率和解集分布均匀性;采用该选择的TDGA算法可生成与NSGA-II在逼近性和分布多样性上性能相当的解,但在运行效率上明显优于NSGA-II. 关键词：多目标优化演化算法热力学替换角度熵距离能量

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