An Ipmroved Group Search Optimizer for Multi-objective Problems

来源 :中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专业委员会第十四届学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liu8521
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  In order to enhance convergence ability and distribution range of non-dominated set in multi-objective group search optimizer(MGSO),a novel multi-objective group search optimizer based on multiple producers and crossover operator of genetic algorithm (MCGSO)was proposed in this paper.The producer of MCGSO was extended from one to multiple ones,which could improve distribution of non-dominated set.For the purpose of preventing a local optima solution,the metropolis rule of simulation annealing algorithm was introduced into the search pattern of producers.The combination of rangerssearch strategies and crossover operator could enhance the algorithms ability to find new solutions and expand the range of non-dominated set.Experimental results demonstrate that MCGSO can effectively and efficiently solve multi-objective optimization problems compared with similar algorithms such as NSGA-Ⅱ and other MGSO.
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