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一种解决多目标优化问题改进的进化规划算法.pdf
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一种解决多目标优化问题改进的进化规划算法.pdf
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一种求解多目标优化问题的进化算法混合框架
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为了提高多目标优化算法的求解性能,提出一种启发式的基于种群的全局搜索与局部搜索相结合的多目标进化算法混合框架.该框架采用模块化、系统化的设计思想,不同模块可以采用不同策略构成不同的算法.采用经典的改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)和基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)作为进化算法的模块算法来验证所提混合框架的有效性.数值实验表明,所提混合框架具有良好性能,可以兼顾算法求解的多样性和收敛性
使用进化算法解决多目标优化
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介绍了多目标优化问题，使用进化算法求解是较好方式。
求解多目标优化问题的一种多子群体进化算法
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<p>提出一种新的多目标粒子群优化(MOPSO)算法.根据多目标优化问题(MOP)的特点,将一个进化群体分成若干个子群体,利用非劣支配的概念构造全局最优区域,用以指导整个粒子群的进化.通过子群体间的信息交换,使整个群体分布更均匀,并且避免了局部最优,保证了解的多样性,通过很少的迭代次数便可得到分布均匀的Prreto有效解集.数值实验表明了该算法的有效性.</p>
解决多目标优化问题的超多目标进化算法
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论文研究-双种群差分进化规划算法.pdf
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