论文研究-和声搜索—分布估计混合算法求解多目标优化问题.pdf

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针对和声搜索算法不能很好地求解多目标优化问题的缺陷, 提出一种多目标和声搜索—分布估计混合算法MHS-EDA。该算法一方面利用分布估计的采样操作对和声记忆库内进行搜索, 拓宽了和声记忆库内空间; 另一方面对和声记忆库外进行外部档案搜索, 实现群体间信息交换, 从而提高了多目标和声算法的全局搜索能力。 数值实验选取六个常用测试函数, 并与多目标遗传算法、多目标分布估计算法、多目标和声搜索算法进行比较, 测试结果表明提出的混合算法能够有效地解决多目标优化问题。

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