個體排序策略的改進型NSGA-Ⅱ算法
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標簽：排序(9674)
針對經典快速非支配排序遺傳算法（NSGA-Ⅱ）中基于擁擠距離的種群多樣性保持策略不能客觀反映個體間真實擁擠程度的問題，提出了一種基于自適應混合非支配個體排序策略的改進型NSGA-Ⅱ算法（NSGA-Ⅱh）。首先，設計一種新的循環聚類個體排序策略；然后，根據Pareto分層信息來對基于經典擁擠距離和循環聚類的兩種個體排序策略進行自適應的選擇；最終，實現對進化后期的種群多樣性保持機制的改進。通過5個標準測試函數進行算法驗證，并與經典的NSGA-Ⅱ、多目標粒子群優化算法（MOPSO）和CDE3等算法進行對比分析，NSGA-Ⅱ“算法獲得了80%的最優反向世代距離（IGD）值，且顯著性水平為5%的雙尾￡檢驗結果表明，新算法具有明顯統計意義上的性能優勢。改進算法不僅能提高進化種群的分布性，而且能增強算法的收斂性，有效提高了優化效果。
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