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摘要:
在适应值快速辨识算法和基于聚类排挤的外部种群快速替换算法的基础上,提出了搜索Pareto最优解集的快速遗传算法.在该算法中,IFI算法实现个体适应值的快速辨识,FUA维持种群多样度和Pareto最优解集的均匀分布性.采用FPGA算法对多种多目标0/1背包问题进行仿真优化,FPGA算法能够以较少的计算成本搜索到高精度、分布均匀、高质量的Pareto非劣解集,收敛速度和收敛准确性均优于强度Pareto进化算法(SPEA).
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文献信息
篇名 基于IFI与FUA的Pareto遗传算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 快速遗传算法 Pareto最优性 适应值快速辨识算法 快速替换算法
年,卷(期) 2007,(15) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 187-189,192
页数 4页 分类号 TP18
字数 4096字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.15.066
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
快速遗传算法
Pareto最优性
适应值快速辨识算法
快速替换算法
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
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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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