一种新的分布性保持方法 (2009年)

分布性保持是多目标进化算法主要目标之一.然而通常维护方法的性能与运行时间存在矛盾.提出一种基 于最小生成树的分布性维护方法.利用最小生成树中的度数和边长对个体密度进行估计,使低度数的边界个体和 长边长的低密度个体得到了保留.另外,一次性选择个体进入下代种群,避免了每移出一个个体就需要对个体密度 进行调整的操作.通过5个测试问题和4个方面的测试标准,与3个著名的算法进行比较实验,结果表明该方法在以较 快速度对种群进行维护的同时,拥有良好的分布性.