| 并行Pareto多目标演化算法 |
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| 引用本文： | 熊盛武,李锋.并行Pareto多目标演化算法[J].武汉大学学报(理学版),2003,49(3):318-322. |
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| 作者姓名： | 熊盛武 李锋 |
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| 作者单位： | 武汉理工大学,计算机学院,湖北,武汉,430070 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 ( 60 173 0 46)，湖北省自然科学基金资助项目 ( 2 0 0 2AB0 40 ) |
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| 摘 要： | 提出并实现了一个并行Pareto多目标演化算法(PPMEA)，PPMEA算法是一个通过演化算法来解决基于Pareto的多目标优化问题的并行计算模型。在这个算法中，采用了并行演化算法中常用的全局并行模型和粗粒度并行岛模型。构成每个岛的子群体以不同的杂交概率和变异概率各自独立的演化，但是每隔一定的代数它们要交换外部集中的个体。标准测试函数的数值实验结果表明，所提出的算法能够使找到的解集快速收敛到Pareto非劣最优目标域，并且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性。
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| 关 键 词： | 并行Pareto多目标演化算法 多目标优化 并行计算 全局并行模型 粗粒度并行岛模型 |
| 文章编号： | 1671-8836(2003)03-0318-05 |
Parallel Pareto Multi-Objective Evolutionary Algorithm |
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| XIONG Sheng-wu,LI Feng.Parallel Pareto Multi-Objective Evolutionary Algorithm[J].JOurnal of Wuhan University:Natural Science Edition,2003,49(3):318-322. |
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| Authors: | XIONG Sheng-wu LI Feng |
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| Abstract: | A Parallel Pareto Multi-objective Evolutionary Algorithm(PPMEA) is proposed. PPMEA is a parallel computing model designed for solving Pareto-based multi-objective optimization problems by using an evolutionary procedure. In this procedure, both global parallelization and island parallel evolutionary algorithm models are used. Each subpopulation evolves separately with different crossover and mutation probability, but they exchange individuals in the elitist archive. The benchmark problems numerical experiment results demonstrate that the proposed method can rapidly converge to the Pareto optimal front and spread widely along the front. |
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| Keywords: | multi-objective optimization evolutionary computation parallel algorithm |
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