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摘要:
设计了一种新的求解均匀分布的Pareto最优解集的多目标进化算法(MOEA),其主要的特点是使用了一种新的个体适应值的计算方式,方法是通过群体中某一个体与群体的最优非劣解集的最小距离来刻画个体的适应值的.算法还结合了遗传算法中的精英策略以及NSGA-Ⅱ中的拥挤距离[12],提高了非劣解向Pareto最优前沿收敛的速度,并且保证了Pareto 最优解集的多样性.仿真结果表明,算法不仅能够获得分布良好的Pareto最优前沿,而且能够极大地简化计算,减少了算法的运行时间,其计算复杂度为o(mn2)(m表示的是目标函数的个数,n是种群的规模).
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文献信息
篇名 高效求解Pareto最优前沿的多目标进化算法
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 多目标优化问题 多目标进化算法 最优非劣解 精英策略 拥挤距离
年,卷(期) 2009,(6) 所属期刊栏目 优化仿真
研究方向 页码范围 216-219
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 3881字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2009.06.054
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 赵明旺 武汉科技大学信息科学与工程学院 20 272 7.0 16.0
2 童晶 武汉科技大学计算机科学与技术学院 1 22 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
多目标优化问题
多目标进化算法
最优非劣解
精英策略
拥挤距离
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
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
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127174
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