典型文献
基于双重贡献分配的多目标混合算子进化算法
文献摘要：
针对多目标混合算子进化算法中各算子有效选择的自适应问题,提出一种基于双重贡献分配的多目标混合算子进化算法(DCA-MOEA/D).首先,将两种现有的进化算子与两种基于方向引导的差分进化组成算子池,每代个体以轮盘赌的方式从中选择一种进化算子产生子代;然后,根据子代的表现,结合两种方法为各算子分配贡献值,从而确定算子的选择概率;接着,引入外部归档集,根据非支配关系与拥挤度策略对其进行维护;最后,将整个进化过程划分为5个阶段,以达到算子选择中"探索"与"探究"之间的平衡.以IGD与HV为性能评价指标,通过与其他4种多目标进化算法在23个测试函数上的对比,验证所提出算法在收敛性和分布性上的显著优势.
文献关键词：
多目标优化;混合算子;贡献分配;算子选择
中图分类号：
作者姓名：
耿焕同;许可;戴中斌;徐小涵
作者机构：
南京信息工程大学 计算机与软件学院,南京210044;江苏省气象局 南京大气科学联合研究中心,南京210009
文献出处：
引用格式：
[1]耿焕同;许可;戴中斌;徐小涵-.基于双重贡献分配的多目标混合算子进化算法)[J].控制与决策,2022(05):1195-1202
A类：
混合算子
B类：
贡献分配,适应问题,DCA,MOEA,差分进化,成算,轮盘赌,生子,子代,贡献值,归档,拥挤度,算子选择,IGD,HV,性能评价指标,多目标进化算法,测试函数,收敛性,显著优势,多目标优化
AB值：
0.317041
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