增加搜索能力的多目标进化算法

摘要

提出了一种增加搜索能力的多目标进化算法。该算法是针对如何收敛到真正的Paret。最优集进行处理的。在自适应变异步长进化策略的基础上，引入变异率的概念，使得该算法在进化前能进行全局搜索，而在进化后期进行局部调节，使得算法能够快速的收敛到真正的Pareto最优集。仿真实验表明该算法的有效性。