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摘要:
针对复杂的多目标优化问题,根据不同差分进化策略的特点,提出一种基于动态种群多策略差分进化模型和分解机制的多目标进化算法(MOEA/D-DPMD)。该算法将种群划分为3个子种群,每个子种群分配一种差分进化策略。为了提高算法的性能,依据每种差分进化策略的贡献度,动态的调整子种群的规模,各差分进化策略之间相互配合协同进化。采用具有复杂的PS的LZ09系列基准函数,测试新算法的性能,仿真结果表明邻域规模为25时性能最好。通过不同差分进化策略之间的对比分析,新算法也具有较强的优势。将其与MOEAD/DE和NSGA-II算法对比分析,结果显示该算法的收敛性和多样性均优于另外两种算法,是求解复杂多目标问题的有效方法。
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文献信息
篇名 基于动态种群多策略差分进化模型的多目标进化算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 分解机制 多策略差分进化 动态种群 多目标优化
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1472-1480
页数 9页 分类号 TP18
字数 6207字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.06.031
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 贾晨辉 河南科技大学机电工程学院 40 238 10.0 13.0
2 吴金妹 华北水利水电大学机械学院 29 88 5.0 8.0
3 王亚辉 华北水利水电大学机械学院 15 57 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
分解机制
多策略差分进化
动态种群
多目标优化
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
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
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