控制与决策

作者：申晓宁,陈庆洲,潘红丽,游璇,黄遥

单位：南京信息工程大学 自动化学院,南京 210044;南京信息工程大学 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京 210044;南京信息工程大学 江苏省大数据分析技术重点实验室,南京 210044,,南京信息工程大学 自动化学院,南京 210044,,南京信息工程大学 自动化学院,南京 210044,,南京信息工程大学 自动化学院,南京 210044,,南京信息工程大学 自动化学院,南京 210044,

关键词：多目标组合优化;混合蛙跳框架;快速收敛;探索扩展;极值挖掘;离散跳跃规则

基金：国家自然科学基金项目(61502239)；江苏省自然科学基金项目(BK20150924).

提出一种用于求解多目标组合优化问题的3阶段混合蛙跳框架.该框架采用阶段化、模块化的设计思想,将种群的进化过程分为快速收敛、探索扩展、极值挖掘3个阶段.在快速收敛阶段,迅速定位Pareto前沿,使整个群体快速地聚集在前沿附近;在探索扩展阶段,进一步提升解的精度并让种群均匀地分布在前沿上;在极值挖掘阶段,搜寻各目标上的边界极值,增强分布性能.对于不同阶段的不同模块,采用不同的策略以提升框架的求解性能.所提出框架对于多目标组合优化问题具有良好的通用性,在解决不同类型的问题时仅需设计相应的编码方式、个体生成算子和约束处理机制.采用经典的多目标背包问题作为测试问题,与五种已有算法进行对比,结果表明,所提出框架具有良好性能,基于该框架设计的混合蛙跳算法具有更好的收敛性和分布性.

来源：2022年第4期

《控制与决策》期刊编辑部

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