研究目的
研究多群体协同差分进化算法在多目标优化中的应用。
研究成果
CMODE是一种极具前景的多目标优化算法，在具有双目标、三目标和多目标的基准测试问题上，其表现优于或可比肩当前最先进的多目标进化算法（MODEs）和多目标进化优化算法（MOEAs）。未来的工作包括在分布式平台上实现CMODE，并探索自适应资源分配方案。
研究不足
由于计算负担的增加，随着目标数量的增多，算法性能可能会下降。该算法在多目标问题上的有效性需要借助更多计算资源进行进一步研究。
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[IEEE 2019欧洲激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 德国慕尼黑(2019.6.23-2019.6.27)] 2019年欧洲激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 基于多轮往返延迟的硅基集成光子储备池计算架构
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DOI：10.1109/cleoe-eqec.2019.8872403
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
本文提出了一种用于多目标优化的多种群协同差分进化算法。该算法针对M目标优化问题，设置了M个单目标优化子种群和一个存档种群。每个子种群采用自适应差分进化算法来优化多目标优化问题（MOP）中对应的单个目标，存档种群同样通过自适应差分进化算法进行优化。该存档种群不仅用于保存迄今为止发现的所有非支配解，还能引导各子种群沿整个帕累托前沿进行搜索。这（M+1）个种群通过自适应差分进化算法协同优化MOP的所有目标。在二目标、三目标及多目标基准问题上的仿真结果表明，该算法优于部分前沿多目标差分进化算法及其他主流多目标进化算法。研究还探讨了该算法的在线搜索行为与参数敏感性。
作者：
Jiahai Wang，Weiwei Zhang，Jun Zhang
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