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摘要:
原生物地理信息优化算法主要通过迁移算子与变异算子实现群体的进化,常被应用于求解单目标优化问题.如果将原有的进化算子直接用于求解连续多目标优化问题,会严重影响群体的多样性.文中将原迁移算子进行改进,引入扰动因子,增强群体的多样性.并以此为基础,提出基于生物地理信息的多目标进化算法(BBMOEA).通过与原有迁移算子下的算法比较及各类型测试函数的实验,结果验证改进迁移算子对于求解多目标优化问题是有效可行的.同时将BBMOEA与经典算法SPEA2和NSGA -Ⅱ进行比较,结果表明BBMOEA所得Pareto解集在收敛的同时,具有较均匀的分布性.
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文献信息
篇名 生物地理信息优化算法中迁移算子的改进
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 生物地理信息算法(BBO) 多目标优化问题 Pareto最优解集
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目 研究与应用
研究方向 页码范围 544-549
页数 分类号 TP301.6
字数 2740字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6059.2012.03.026
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 莫宏伟 哈尔滨工程大学自动化学院 93 922 17.0 26.0
2 徐志丹 哈尔滨工程大学自动化学院 4 37 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
生物地理信息算法(BBO)
多目标优化问题
Pareto最优解集
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
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
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30919
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