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摘要:
多目标优化问题中,人们往往只是时目标空间的某一区域感兴趣,因此这就需要在这一特定的区域能够得到比较稠密的Pareto解,但传统的方法权值法无法满足这种需求而且不能处理目标空间是非凸的情况,遗传算法虽然是现在公认的处理多目标优化问题比较有效的方法,但遗传算法是在目标空间内进行全空间寻优,因此最终得到的Pareto解是均匀分布的,这样遗传算法也不能满足人们的这一要求.针对这个问题提出了基于偏好的多目标遗传算法,把个人偏好加到优化过程中,利用偏好信息来引导优化方向,通过仿真把该算法和权值法、NSGA-Ⅱ进行比较,结果证明了该算法的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 基于偏好的多目标遗传算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 多目标优化 遗传算法 偏好 权值法 NSGA-Ⅱ
年,卷(期) 2008,(9) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 24-26
页数 3页 分类号 TP273.5
字数 3109字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.09.007
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 徐立鸿 同济大学控制科学与工程系 104 2156 21.0 45.0
2 朱丙坤 同济大学控制科学与工程系 5 54 4.0 5.0
3 陈娟 上海海事大学航运技术与控制工程实验室 6 22 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
多目标优化
遗传算法
偏好
权值法
NSGA-Ⅱ
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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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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