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题名基于种群自适应调整的多目标差分进化算法
被引量：5
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作者
郑建国
陈克明
蔡万刚
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机构
东华大学管理学院
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出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第6期29-34,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70971020)
上海市自然科学基金资助项目(15ZR1401600)
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文摘
为提高已有多目标进化算法在求解复杂多目标优化问题上的收敛性和解集分布性,提出一种基于种群自适应调整的多目标差分进化算法。该算法设计一个种群扩增策略,它在决策空间生成一些新个体帮助搜索更优的非支配解;设计了一个种群收缩策略,它依据对非支配解集的贡献程度淘汰较差的个体以减少计算负荷,并预留一些空间给新的带有种群多样性的扰动个体;引入精英学习策略,防止算法陷入局部收敛。通过典型的多目标优化函数对算法进行测试验证,结果表明所提算法相对于其他算法具有明显的优势,其性能优越,能够在保证良好收敛性的同时,使获得的Pareto最优解集具有更均匀的分布性和更广的覆盖范围,尤其适合于高维复杂多目标优化问题的求解。
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关键词
多目标优化
种群扩增
种群缩减
差分进化算法
精英学习策略
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Keywords
multi-objective optimization
population expansion strategy
population shrinking strategy
differential evolution algorithm
elite learning strategy
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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