一种基于向量空间模型的NSGA-II改进算法

摘要 带拥挤距离排挤机制的非支配排序遗传算法(NSGA-II)在多目标优化领域具有广泛的应用,NSGA-II算法具有个体分布不均匀以及重复个体较多等缺陷.针对这些缺陷提出一种基于向量空间模型的NSGA-II改进算法VSMGA(Vector Space Model Genetic Algorithm),VSMGA算法在NSGA-II算法的基础上引入了向量空间模型,利用目标权重向量之间的余弦距离代替原来的拥挤距离,提出一种距离排挤机制和重复个体排除规则.实验结果表明与NSGA-II算法比较,VSMGA算法具有更好的分布性和稳定性