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生物地理信息优化算法中迁移算子的改进
生物地理信息优化算法中迁移算子的改进
作者:
徐志丹
莫宏伟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
生物地理信息算法(BBO)
多目标优化问题
Pareto最优解集
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
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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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
主办单位:
中国自动化学会
国家智能计算机研究开发中心
中国科学院合肥智能机械研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-6059
CN:
34-1089/TP
开本:
16开
出版地:
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
邮发代号:
26-69
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
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