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摘要:
针对现有基于遗传算法(GA)优化的网络最短路径算法存在优化目标单一、遗传编码质量低、搜索策略间平衡性差、适应度分配效率与灵活性较低等问题,建立一种多目标优化最短路径自适应GA模型,提出了优先级编码和优先级索引交叉算子,引入了遗传算子参数的模糊控制机制和基于自适应加权的适应度分配方法.实验结果表明,该算法的准确性和稳定性高、复杂度合理,实现了对网络设计优化中多目标最短路径问题的高质量求解.
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文献信息
篇名 基于GA的网络最短路径多目标优化算法研究
来源期刊 控制与决策 学科 工学
关键词 最短路径 多目标遗传算法 优先级编码 模糊控制 优先级索引交叉
年,卷(期) 2009,(7) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 1104-1109
页数 6页 分类号 TN967.2|TN929.5
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-0920.2009.07.029
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 武穆清 北京邮电大学信息与通信工程学院 88 542 12.0 18.0
2 阎啸天 北京邮电大学信息与通信工程学院 6 39 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
最短路径
多目标遗传算法
优先级编码
模糊控制
优先级索引交叉
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
控制与决策
月刊
1001-0920
21-1124/TP
大16开
沈阳东北大学125信箱
1986
chi
出版文献量(篇)
7031
总下载数(次)
20
总被引数(次)
141238
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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