基于同步更新外部归档集的NSGA-Ⅱ改进算法

NSGA-Ⅱ在执行拥挤系数计算时不考虑父子代种群各自独立的个体分布情况,使某些在全局空间中分布优秀的个体被淘汰。针对NSGA-Ⅱ收敛结果的较差分布性,提出了改进算法(UEA-NSGA-Ⅱ),在迭代过程中随机填充一定量子代种群的非支配个体到外部归档集内,使用拥挤系数算子用于归档集的剪枝操作。同时,针对二进制编码存在陷入局部最优的问题,采用格雷码和动态变异算子增强算法在解空间上搜索速度与宽度。在ZDT系列问题上执行测试,并与两种典型算法和三种NSGA-Ⅱ改进算法对比,结果表明UEA-NSGA-Ⅱ在算法的稳定性与优化效果方面均优于所对比的算法。