2023年无线电工程第53卷第1期105doi:10．3969/j．issn．1003－3106．2023．01．014引用格式:傅红宇．基于一种近邻传播的多目标分布估计算法［J］．无线电工程，2023，53(1):105－113．［FUHongyu．AMulti-objectiveDistributionEstimationAlgorithmBasedonAffinityPropagation［J］．ＲadioEngineering，2023，53(1):105－113．］基于一种近邻传播的多目标分布估计算法傅红宇(重庆邮电大学自动化学院，重庆400065)摘要:在基于规则模型的多目标分布估计算法(ＲegularityModel-basedMulti-objectiveEstimationofDistributionAlgorithm，ＲM-MEDA)基础上，为减小聚类数目的随机性和不确定性对算法性能产生的影响，提出了一种基于规则模型的近邻传播(AffinityPropagation，AP)多目标分布估计算法(AP-ＲM-MEDA)。在算法迭代初期引入AP聚类算法，根据种群传递的信息对种群进行初聚类，得到聚类数目。同时，为了减小AP聚类算法带来的计算开销，提出了一种关于聚类数目的重用策略，并通过实验验证了其有效性。为了提高算法的求解能力，混合差分变异算子生成新的个体。为了验证所提算法的性能，选取ＲM-MEDA、基于差分进化采样(DifferentialEvolutionSampling，DES)的多目标分布估计算法(DES-ＲM-MEDA)和基于规则模型的无聚类多目标分布估计算法(FＲM-MEDA)作为对比算法，分别在两目标和三目标测试函数上进行测试。实验结果表明，所提算法的整体性能有所提高。关键词:多目标分布估计算法;规则模型;近邻传播聚类;测试函数中图分类号:TP18文献标志码:A开放科学(资源服务)标识码(OSID):文章编号:1003－3106(2023)01－0105－09AMulti-objectiveDistributionEstimationAlgorithmBasedonAffinityPropagationFUHongyu(CollegeofAutomation，ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications，Chongqing400065，China)Abstract:BasedontheregularityModel-basedMulti-objectiveEstimationofDistributionAlgorithm(ＲM-MEDA)，anAffinityPropagationＲegularityModel-basedMulti-objectiveEstimationofDistributionAlgorithm(AP-ＲM-MEDA)isproposedtoreducetheinfluenceofrandomnessanduncertaintyofclusternumberonalgorithmperformance．Atthebeginningofalgorithmiteration，APclusteringalgorithmisintroducedtoperforminitialclusteringofthepopulationaccordingtotheinformationtransmittedbythepopulation，andthenumberofclustersisobtained．Inordertoredu...
