摘要:在多種群并行遺傳算法(Multi population Parallel Genetic Algorithm)的基礎上,將復合形法引入遺傳算法來反映決策者對各目標函數的偏好信息,提出了一種新的結合復合形法的混合多目標遺傳算法。算法將群體劃分為相等規模的子群體,每個子群體對應于相應的子目標函數,各子群體具有獨自的適應度評價函數,雜交和變異跨子群體邊界執行。將復合形法引入遺傳算法,通過次重要目標函數對應的子群體向重要目標函數對應的子群體進行壓縮和縮轉操作,使得綜合后的基因在雜交和變異操作中向著更利于重要目標函數的群體方向進化,從而使獲得的Pareto最優解集偏好于重要目標函數。通過數值仿真計算,結合復合形法的混合多目標遺傳算法得到了某種程度上較好的協調最優解,具有良好的性能,對于求解多目標優化問題是可行有效的。
關鍵詞:復合形法; 多目標優化; 遺傳算法
中圖法分類號:TP301.6
文獻標識碼:A
文章編號:1001-3695(2006)07-0070-03