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摘要:
提出了一种采用基于决策树概率模型表示各变量之间条件相关性的分布估算算法:实数编码多目标贝叶斯优化算法(RCMBOA).通过构建这样的概率模型,继而对模型进行抽样以产生新个体.再对生成的新个体进行变异操作,以提高算法的搜索能力,增加种群的多样性.这种生成新个体的方法结合非劣分层与截断选择机制,可以很好地逼近多目标问题的Pareto前沿.同时,在进行截断选择时,每次只删除一个排挤距离小的个体,之后重新估算个体的排挤距离,以获得分布均匀的非劣解集.对于约束多目标优化问题,算法采用带约束支配关系判别个体的优劣.用该算法对8个较难的测试问题进行了优化计算,获得的非劣解集与NSGA-Ⅱ算法得到的相比,非劣解集的质量更高,分布更为均匀.计算结果说明RCMBOA是一种有效、鲁棒的多目标优化算法.
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文献信息
篇名 一种实数编码多目标贝叶斯优化算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 实数编码多目标贝叶斯优化算法 决策树 概率模型
年,卷(期) 2006,(32) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 7-11
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 4418字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.32.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李为吉 西北工业大学航空学院 92 1532 24.0 33.0
2 钟小平 西北工业大学航空学院 23 114 6.0 9.0
3 赵艳 西安工业大学经管学院 9 55 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
实数编码多目标贝叶斯优化算法
决策树
概率模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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