%0 Journal Article
%T 合作型协同多目标群搜索算法
%A 李亚洲
%A 肖宪翠
%A 郑向伟
%A 
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2016
%X 摘要 群搜索算法（Group Search Optimizer，GSO）是一种基于动物群体行为的智能优化算法，在高维函数优化和收敛性方面表现出良好性能．本文基于分而治之策略和协同进化框架，提出了一种合作型协同多目标群搜索算法（Cooperative Coevolutionary Multi-Objective GSO，CMOGSO）．首先将群（group）划分为多个子群（sub-groups），采用改进的群搜索算法演化每个子群，其次选择其它子群中处于非支配位置的成员（member），构建当前子群的成员的上下文向量，通过目标函数评价子群成员．最后，结合各个子群的成员构建多目标问题的Pareto解集．实验结果表明，相比于其他多目标优化算法，CMOGSO算法所求Pareto解集具有精度高、解分布均匀等优势，能够有效地解决多目标优化问题
%K 群搜索算法
%K 多目标优化
%K 协同进化
%K 上下文向量
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract3318.shtml