两阶段动态差分智能元胞机算法

针对传统进化算法在求解高维度优化工程问题时存在全局搜索和局部寻优的平衡难题,提出一种基于差分进化和元胞种群拓扑结构的两阶段动态差分智能元胞机算法。通过对个体的邻居结构进行调整,实现进化种群由结构化种群过渡到非结构化种群的效果,较好地兼顾全局搜索和局部寻优之间的协同问题;同时对外部种群保留的对象进行调整及完全反馈,提高算法的收敛速度。算法将智能体机制引入元胞种群,采用两阶段的外部种群多样性维护方法,将扰动因子引入变异操作使其跳出局部最优困境。通过对WFG系列基准函数测试表明,新算法相对于其他4种典型算法能获得更好的Pareto前端和竞争性的收敛结果。

基于多邻居结构的自适应元胞差分算法

针对传统多目标优化算法在求解Pareto解集时存在全局搜索能力与局部寻优能力无法得到有效平衡的问题,提出了一种基于多邻居结构的自适应元胞差分算法.该算法在保留传统元胞差分算法进化特点的基础上,使用更加丰富的多邻居结构替换原有的单一邻居结构,并且依据相应元胞个体的性能优劣来对其邻居结构进行选择分配.同时,面对进化过程中的复杂性能需求,算法定义了一种周期性变化的变异策略来实现不同进化阶段的自适应调节.最后,利用DTLZ系列测试函数对算法性能进行测试,并通过与四种经典的多目标优化算法相比较,证明了改进后的算法拥有更好的收敛性与分布性.