原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
为了克服传统多目标演化算法在进化后期遗传操作可能失效使算法性能降低以及基于概率建模的多目标算法在演化初期由于种群分布尚未呈现一定规律,采样产生的新个体的搜索方向同目标方向存在差异,提出一种基于熵值的多目标演化算法(entropy based multi-objective evolutionary algorithm,EB-MOEA).算法利用种群进化过程中,个体分布存在从无序到有序的现象,设计了一种基于熵值理论的种群分布计算方法,并将其作为种群从无序到有序过渡的判定准则,指导遗传操作和概率建模操作切换的时机.新算法采用ZDT、DTLZ系列测试集进行实验,通过与NSGA-Ⅱ以及RM-MEDA算法的实验对比,证明了新判断准则的有效性,EB-MOEA具有更好的寻优性能.
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文献信息
篇名 熵值理论在多目标演化中的应用研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 多目标演化 判定准则 基于熵值的多目标演化算法
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 系统应用技术
研究方向 页码范围 3652-3656
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.12.034
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研究主题发展历程
节点文献
多目标演化
判定准则
基于熵值的多目标演化算法
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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