多目标0/1背包问题MOEA求解中的修复策略

黄林峰; 罗文坚; 王煦法

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多目标0/1背包问题MOEA求解中的修复策略

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多目标进化算法在求解多目标0/1背包问题时常使用修复策略来满足容量约束.文中更全面地考虑物品对各个背包的不同影响,提出两种加权修复策略,分别基于背包容量和容量约束违反程度,并应用于经典算法SPEA2中.在9个标准MOKP测试实例上的实验结果表明,采用该修复策略的SPEA2算法能更有效地收敛到Pareto最优前沿.

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来源
《模式识别与人工智能》|2009年第4期|519-526|共8页
作者
黄林峰; 罗文坚; 王煦法;
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作者单位

中国科学技术大学,计算机科学与技术系,自然计算与应用实验室,合肥,230027;

中国科学技术大学,计算机科学与技术系,自然计算与应用实验室,合肥,230027;

中国科学技术大学,安徽省计算与通讯软件重点实验室,合肥,230027;

中国科学技术大学,计算机科学与技术系,自然计算与应用实验室,合肥,230027;

中国科学技术大学,安徽省计算与通讯软件重点实验室,合肥,230027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
多目标进化算法(MOEA); 多目标0/1背包问题(MOKP); 进化多目标优化; 加权修复策略;

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