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基于(μ+1)演化策略的多目标优化算法

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使用(μ+1)演化策略求解多目标优化问题,利用群体中个体间的距离定义拥挤密度函数以衡量群体中个体的密集程度,个体适应值定义为个体的Pareto强度值和拥挤密度值之和.通过对测试函数的实验,验证了算法的可行性和有效性,该算法具有简单、稳健等特点.

著录项

来源
《计算机工程》 |2003年第18期|1-3|共3页
作者
周育人; 李元香; 王勇; 周继香;
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作者单位

华南理工大学计算机科学与工程学院;

广州;

510640;

武汉大学计算机学院;

武汉;

430072;

武汉大学计算机学院;

武汉;

430072;

武汉大学计算机学院;

武汉;

430072;

华南理工大学计算机科学与工程学院;

广州;

510640;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
演化算法; 多目标优化; Pareto最优解; 演化策略;

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