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题名多目标优化的演化算法
被引量：127
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作者
谢涛
陈火旺
康立山
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机构
国防科学技术大学计算机学院
武汉大学软件工程国家重点实验室
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第8期997-1003,共7页
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文摘
近年来 ,多目标优化问题求解已成为演化计算的一个重要研究方向 ,而基于Pareto最优概念的多目标演化算法则是当前演化计算的研究热点 .多目标演化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域 .该文在比较与分析多目标优化的演化算法发展的历史基础上 ,介绍基于Pareto最优概念的多目标演化算法中的一些主要技术与理论结果 ,并具体以多目标遗传算法为代表 ,详细介绍了基于偏好的个体排序、适应值赋值以及共享函数与小生境等技术 .此外 。
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关键词
多目标优化
演化算法
遗传搜索算法
PARETO最优
演化计算
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Keywords
convergence of numerical methods
evolutionary algorithms
Genetic algorithms
Object oriented programming
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分类号
O224
[理学—运筹学与控制论]
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题名带有一种新的算子的进化规划算法的收敛性分析
被引量：1
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作者
王丽萍
董江辉
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机构
上海建桥学院机电系
天合汽车部件技术服务有限公司
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出处
《科学技术与工程》
2009年第6期1428-1431,共4页
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文摘
针对进化规划(EP)和单纯形法(SM)的不足,综合两种方法的优势,提出了基于进化规划和单纯形法的混合算法(EPSM)。该算法以单纯形法中的反射操作为进化规划的一个算子,结合进化规划与单纯形法二者的优点。此法不仅收敛速度快、计算简单,而且拟合精度和跟踪性能也好。对算法的收敛性进行了分析和证明。
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关键词
单纯形法
进化规划
epsm算法
收敛性
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Keywords
simplex method evolutionary programming algorithm epsm algorithm convergence
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP273.22
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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