解决多目标优化问题的差分进化算法研究进展(英文)

作者：叶洪涛; 罗飞; 许玉格

来源：控制理论与应用, 2013, 30(07): 922-928.

• 多目标优化
• 差分进化
• 进化算法
• 启发式
• Pareto优化 multiobjective optimization
• differential evolution
• evolutionary algorithms
• metaheuristics
• Pareto optimality

差分进化(differential evolution,DE)是一种简单但功能强大的进化优化算法.由于其优秀的性能,其诞生之日起就吸引了各国研究人员的关注.作为一种基于群体的全局性启发式搜索算法,差分进化算法在科学和工程中有许多成功的应用.本文对解决多目标优化问题的差分进化算法研究进行了综述,对差分进化的基本概念进行了详细的描述,给出了几种解决多目标优化问题的差分进化算法变体,并且给出了差分进化算法解决多目标优化问题的理论分析,最后,给出了差分进化算法解决多目标优化问题的工程应用,并指出了未来具有挑战性的研究领域.

• 单位
  华南理工大学; 广西工学院