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摘要:
提出将拉丁超立方体抽样用于计算有效目标函数,有效地提高多目标进化算法求解鲁棒最优解的效果;同时提出一种自适应抽样技术,使求解效果和效率都得到了较大的提高.通过与已有方法的对比实验,研究结果表明;本文所提出的方法求解效果好,效率较高.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 一种提高多目标进化算法搜索鲁棒最优解效率的方法
来源期刊 中南大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 多目标进化算法 鲁棒最优解 有效目标函数 效率 自适应抽样
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 机械工程·控制科学与工程
研究方向 页码范围 990-999
页数 分类号 TP18
字数 6120字 语种 中文
DOI
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 蔡自兴 中南大学信息科学与工程学院 393 7036 40.0 69.0
2 郑金华 湘潭大学信息工程学院 134 1464 20.0 31.0
3 朱云飞 中南大学信息科学与工程学院 5 38 3.0 5.0
4 罗彪 湘潭大学信息工程学院 15 172 9.0 13.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (23)
共引文献  (121)
参考文献  (6)
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研究主题发展历程
节点文献
多目标进化算法
鲁棒最优解
有效目标函数
效率
自适应抽样
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
中南大学学报(自然科学版)
月刊
1672-7207
43-1426/N
大16开
湖南省长沙市中南大学校内
42-19
1956
chi
出版文献量(篇)
7515
总下载数(次)
5
总被引数(次)
79127
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
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
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