%0 Journal Article
%T 一种基于拉丁超立方体抽样的多目标进化算法*
%A 郑金华
%A 罗彪
%J 模式识别与人工智能
%P 223-232
%D 2009
%X 传统多目标进化算法(MOEA)在解决具有复杂Pareto解集的多目标优化问题(CPS_MOP)时存在严重的退化现象.为此，本文提出两种进化模型——基于个体的进化模型和基于种群的进化模型.并在此基础上，设计两类基于拉丁超立方体抽样(LHS)的MOEA(LHS-MOEA).LHS-MOEA采用LHS局部搜索开采目前较优秀的区域，采用进化操作在可行解空间中探测新的搜索区域，从而有效克服退化现象.实验结果表明，LHS-MOEA求解CPS_MOPs的效果较好，比经典算法NSGA-II具有明显的优势.
%K 多目标进化算法(MOEA)
%K 拉丁超立方体抽样(LHS)
%K 复杂Pareto解集
%K 进化模型
%K 局部搜索
%K 进化操作
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10040.shtml