Международный журнал роевого интеллекта и эволюционных вычислений

Абстрактный

Гибридный симплексный недоминируемый сортировочный генетический алгоритм для многокритериальной оптимизации

Сеид Х. Пуртакдуст, Сеид М. Зандави

В этой статье представлена ​​гибридная схема для многоцелевых задач оптимизации с использованием двух известных эвристических алгоритмов. Предлагаемая гибридная схема состоит из двух частей, которые включают симплексный алгоритм Нелдера-Мида (SA), а также не-доминируемый сортировочный генетический алгоритм II (NSGA II). В этом отношении после сортировки NSGA II для оптимальных точек SA ищет оптимальный набор, чтобы найти локальные оптимальные точки и, таким образом, локализовать перспективную область, которая, вероятно, будет содержать глобальный минимум. Это особенно полезно, поскольку SA является эффективным алгоритмом, который может точно и быстро использовать перспективную область для оптимальной точки. Предлагаемая гибридная схема применяется для многоцелевой оптимизации некоторых контрольных функций, и ее производительность сравнивается с производительностью классического NSGA II, а также многоцелевой оптимизации роя частиц (MOPSO). Численные результаты показывают, что предлагаемая гибридная схема обеспечивает конкурентоспособные результаты, превосходящие результаты существующих алгоритмов.