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基于邻域探索的多目标演化算法 被引量:1
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作者 戴福祥 胡晓林 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期122-126,共5页
提出了一种新的多目标演化算法—邻域探索演化策略(NEES),通过非占优排序的方式将当前种群进行列队,保证在Pareto最优的意义上较优解排在前,较劣解排在后,并按各解的列队位置分配不同大小的邻域,新解以类似于(1+λ)演化策略的方式产生... 提出了一种新的多目标演化算法—邻域探索演化策略(NEES),通过非占优排序的方式将当前种群进行列队,保证在Pareto最优的意义上较优解排在前,较劣解排在后,并按各解的列队位置分配不同大小的邻域,新解以类似于(1+λ)演化策略的方式产生于这些邻域。该方法自然地平衡了算法局部微调的能力和全局搜索的能力,在对6个经典测试问题ZDT1—ZDT6的仿真计算上表现出良好的性能。 展开更多
关键词 邻域探索 多目标优化 演化计算
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