多目标混沌进化算法

• 作者: 严新平 吴智铭 雷德明
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 Pareto最优 多目标进化算法
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 1142-1145
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3613字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2006.06.035

摘要

设计了多目标混沌进化算法(MCEA),在每一代遗传操作和外部档案调整完成之后,该算法从外部档案中随机选择部分个体,对这些个体的拷贝进行混沌搜索,以产生更多非劣解.将强度Pareto进化算法(SPEA)和SPEA2分别与基于Logistic映射的混沌搜索结合而产生的MCEAs应用于一些复杂多目标优化问题,计算结果表明,混沌的加入,明显改善了多目标进化算法(MOEA)各方面的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴智铭	上海交通大学自动化研究所	121	2157	27.0	41.0
2	严新平	武汉理工大学智能运输系统研究中心	355	4642	31.0	45.0
3	雷德明	武汉理工大学智能运输系统研究中心	29	210	6.0	14.0