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P systems based multi-objective optimization algorithm

Progress in Natural Science:Materials International 2007年第4期17卷 458-465页

作者： Huang Liang, He Xiongxiong, Wang Ning and Xie Yi ( National Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Advanced Process Control, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310033, China) [a]National Laboratory of Industrial Control Technology Institute of Advanced Process Control Zhejiang University Hangzhou China [b]Zhejiang University of Technology Hangzhou China

Based on P systems, this paper proposes a new multi-objective optimization algorithm (PMOA). Similar to P systems, PMOA has a cell-like structure. The structure is dynamic and its membranes merge and divide at different stages. The key rule of a membrane is the communication rule which is derived from P systems. Mutation rules are important for the algorithm, which has different ranges of mutation in different membranes. The cooperation of the two rules contributes to the diversity of the population, the conquest of the muhimodality of objective function and the convergence of algorithm. Moreover, the unique structure divides the whole population into several sub populations, which decreases the computational complexity. Almost a dozen popular algorithms are compared using several test problems. Simulation results illustrate that the PMOA has the best performance. Its solutions are closer to the true pareto-optimal front

关键词： P systems evolutionary algorithm multi-objective optimization pareto optimality.

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