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上传时间: 2022-04-14 16:35:41
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在多目标进化算法中,时间复杂度过高是普遍的问题,特别是三个目标函数以上时,解的等级分配占用了过多的运算时间。针对三目标问题,利用帕累托支配关系,对解的等级分配进行研究,发现经典的等级排序及分配方法存在一定的冗余操作,需对全部的解先排序后,才能再分配等级并选择下一代,造成部分不必要的运算。为减少该冗余,利用帕累托非支配关系结合差分进化,实现高效三目标进化算法。算法每次迭代对种群中最高等级的个体进行计算,在分配等级同时进行选择后代个体操作,当后代种群生成时便跳出计算,从而减少个体的计算数量,降低运算量;同时给出该方法的相关理论分析和证明过程。针对一系列三目标优化问题,将提出方法与著名排序方法NSGAⅡ及近年来优秀的ENS方法进行对比实验。仿真实验结果表明,提出方法在时间复杂度和收敛速度上优于经典方法,稍差于ENS方法。在标准测试函数DTLZ1-DTLZ6的性能上,提出方法近似于ENS方法,优于NSGAⅡ算法,从而验证了提出方法的有效性和正确性。