分区引导种群进化的拟态物理学多目标优化算法
Artificial physics multi-objective optimization algorithm based on partition-guided population evolution
1. 太原科技大学 a. 应用科学学院; b. 车辆与交通工程学院, 太原 030024
2. 贵州詹阳动力重工有限公司, 贵阳 550025
摘要
针对基本拟态物理学优化（artificial physics optimization，APO）算法易陷入局部最优、分布性不佳等问题，提出一种分区引导种群进化的改进多目标拟态物理学优化（multi-objective APO improved by partition-guided evolution，PEMOAPO）算法。首先，采用tent映射与反向学习相结合的策略进行种群的初始化，增强种群的多样性；其次，提出分区引导个体进行进化的机制，对处于可行域与不可行域的个体，采取不同的质量函数及虚拟作用力计算规则进行迭代更新，增强算法的收敛性能。选取MW系列和C_DTLZ系列作为基准测试函数进行仿真实验，通过综合性能评价指标对比分析、统计学分析、收敛性分析及时间复杂度分析，表明改进算法具有良好的多样性及收敛性，能快速收敛到Pareto前沿。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(52272401,51805347)
山西省基础研究计划资助项目(202203021211185)
贵州省工业和信息化发展专项资金科技创新项目(KJ202102)
山西省高等学校科技创新项目(2021L324)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.10.0465
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1381-1388,1409
文章编号: 1001-3695(2023)05-015-1381-08
发布历史
[2022-11-25] 优先出版
[2023-05-05] 印刷出版
引用本文
孙宝, 张丽静, 李占龙, 等. 分区引导种群进化的拟态物理学多目标优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (5): 1381-1388,1409. (Sun Bao, Zhang Lijing, Li Zhanlong, et al. Artificial physics multi-objective optimization algorithm based on partition-guided population evolution [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (5): 1381-1388,1409. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
收录和评价
- 第二届国家期刊奖百种重点期刊
- 中国期刊方阵双效期刊
- 全国中文核心期刊（北大2023年版）
- 中国科技核心期刊
- 中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊
- RCCSE中国核心学术期刊
- 中国计算机学会会刊
- 2020—2022年科技期刊世界影响力指数(WJCI)报告收录期刊
- 中国科技期刊精品数据库全文来源期刊
- 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊
- 《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》来源期刊
- 2017—2019年中国国际影响力优秀学术期刊(自然科学与工程技术)
- 中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000)项目来源期刊
- 《中国工程技术电子信息网》《电子科技文献数据库》来源期刊
- 英国《科学文摘》(INSPEC)来源期刊
- 《日本科学技术振兴机构数据库》(JST)来源期刊
- 俄罗斯《文摘杂志》(AJ, VINITI)来源期刊
- 美国《艾博思科学术数据库》(EBSCO)全文来源期刊
- 美国《剑桥科学文摘(自然科学)》(CSA(NS))核心期刊
- 波兰《哥白尼索引》(IC)来源期刊
- 美国《乌利希期刊指南(网络版)》(Ulrichsweb)收录期刊
