论文部分内容阅读
不同的控制参数设定和生成策略(交叉和变异)都会对多目标差分进化算法的性能产生显著影响。为实现其控制参数和变异策略的实时自适应调整,提出一种基于隐马尔可夫链的自适应多目标差分进化算法。该算法利用隐马尔可夫模型对种群信息进行分析并得到最优序列,通过最优序列与实际状态序列的对比得出变异缩放因子F与交叉概率CR的最大似然估计值,从而实现控制参数的自适应调整;同时,通过隐马尔可夫模型得到一组策略链来辅助多目标差分进化算法来选择合适的变异策略。通过与其他9种多目标进化算法在16个测试函数上的对比研究,结果表明所提算法