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基于分解机制的多目标蝙蝠算法
被引量:
7
1
作者
王亚辉
贾晨辉
赵仁鹏
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期316-324,共9页
在分析蝙蝠算法性能基础上,将蝙蝠算法融入分解机制,提出了一种基于分解机制的多目标蝙蝠算法。为了进一步提高算法的多样性,将差分进化策略引入算法中。对14个具有复杂Pareto前沿的多目标优化问题(LZ-09系列和ZDT系列)测试不同邻域规...
在分析蝙蝠算法性能基础上,将蝙蝠算法融入分解机制,提出了一种基于分解机制的多目标蝙蝠算法。为了进一步提高算法的多样性,将差分进化策略引入算法中。对14个具有复杂Pareto前沿的多目标优化问题(LZ-09系列和ZDT系列)测试不同邻域规模对算法性能的影响,结果表明新算法的邻域规模为20时性能最优;将其与MOEA/D-DE和NSGA-II算法进行对比分析,结果显示该算法的分布性、收敛性和多样性均优于另外两种算法。为了验证其求解含有约束问题的性能,将其应用于滑动轴承多目标优化设计问题中,获得的Pareto前沿分布均匀,表明算法具有工程实用性,是求解复杂高维多目标问题的有效方法。
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关键词
蝙蝠算法
分解机制
差分进化
滑动轴承
多目标优化
下载PDF
职称材料
题名
基于分解机制的多目标蝙蝠算法
被引量:
7
1
作者
王亚辉
贾晨辉
赵仁鹏
机构
华北水利水电大学机械学院
河南科技大学机电工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期316-324,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51475142)
文摘
在分析蝙蝠算法性能基础上,将蝙蝠算法融入分解机制,提出了一种基于分解机制的多目标蝙蝠算法。为了进一步提高算法的多样性,将差分进化策略引入算法中。对14个具有复杂Pareto前沿的多目标优化问题(LZ-09系列和ZDT系列)测试不同邻域规模对算法性能的影响,结果表明新算法的邻域规模为20时性能最优;将其与MOEA/D-DE和NSGA-II算法进行对比分析,结果显示该算法的分布性、收敛性和多样性均优于另外两种算法。为了验证其求解含有约束问题的性能,将其应用于滑动轴承多目标优化设计问题中,获得的Pareto前沿分布均匀,表明算法具有工程实用性,是求解复杂高维多目标问题的有效方法。
关键词
蝙蝠算法
分解机制
差分进化
滑动轴承
多目标优化
Keywords
bat algorithm decomposition mechanism differential evolution sliding bearing multiobjective optimization
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分解机制的多目标蝙蝠算法
王亚辉
贾晨辉
赵仁鹏
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
7
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