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多目标优化问题中一种改进的遗传算法 被引量:11

An Improved Genetic Algorithm in Multi-Objective Optimization
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摘要 遗传算法作为一种随机优化算法在多目标优化等众多领域取得广泛的应用 .针对基本遗传算法存在的寻优速度较慢、存在“封闭竞争”等问题 ,利用生物界中存在的“杂交”优势原理 ,提出以多种群变异为基础解决以上问题的改进遗传算法 。 Genetic algorithm, as a random optimization algorithm, has been used in many fields such as multi_objective optimization. In view of the slow computational rate and close competition of simple genetic algorithm, we propose an improved genetic algorithm using the multiple farm variation based on the biological theory of intercross advantage, optimal results have been achieved through simulation.
出处 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第12期65-67,共3页 Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition)
关键词 多目标优化 遗传算法 多种群变异 随机优化 “杂交”优势原理 寻优速度 multi objective optimization genetic algorithm multiple farm variation
  • 相关文献

参考文献4

  • 1李兵 蒋慰孙.改进的遗传算法及在一类组合优化问题中的应用.控制与决策学术年会论文集[M].沈阳:东北大学出版社,1995.360-364.
  • 2刘宝碇,随机规划与模糊规划,1998年,35页
  • 3Iwamura K,J Inform Optim Sci,1996年,17卷,2期,40页
  • 4李兵,控制与决策学术年会论文集,1995年,360页

共引文献1

同被引文献86

引证文献11

二级引证文献67

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