期刊文献+

高维多目标优化算法研究综述 被引量:5

下载PDF
导出
摘要 当遇到目标数目多于4个或4个以上的高维多目标优化问题时,基于Pareto支配排序的多目标进化算法很难求出近似的Pareto最优解集合,因此,高维多目标优化问题的进化算法研究成为进化算法领域的一个难点问题。本文在分析了高维多目标优化问题研究难点的基础上,概括了高维多目标优化问题的类型,并介绍了含有冗余目标的高维多目标优化问题的目标缩减算法,最后指出了今后该领域的研究方向。
作者 过晓芳
出处 《科技视界》 2015年第15期21-22,共2页 Science & Technology Vision
基金 西安工业大学校长基金(XAGDXJJ1232)
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献52

  • 1郑向伟,刘弘.多目标进化算法研究进展[J].计算机科学,2007,34(7):187-192. 被引量:52
  • 2Fonseca C M, Fleming P J. Genetic algorithm for multiobjective optimization: Formulation, discussion and generalization [C]. Proc of 5th ICGA. San Mateo: Morgan Kaufmann Publishers, 1993 : 416-423.
  • 3Deb K, Amrit P, Sameer A, et al. A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: NSGA-Ⅱ [J] IEEE Trans on Evolutionary Computation, 2002, 6(2): 182- 197.
  • 4Zitzler E, Thiele L. Multi-objective evolutionary algorithms: a comparative case study and the strength pareto approach [J]. IEEE Trans on Evolutionary Computation, 1999, 3(4): 257-271.
  • 5Knowles J D, Corne D W. Approximating the nondominated front using the Pareto archived evolution strategy[J]. Evolutionary Computation, 2000, 8 (2) 149-172.
  • 6Hajela P, Lin C Y. Genetic search strategies in multicriterion optimal design[ J ]. Structural and Multidiseiplinary Optimization, 1992, 4(2): 99-107.
  • 7Schaffer J D. Multiple objective optimization with vector evaluated genetic algorithms[C]. Proc of 1st Int Conf on Genetic Algorithms and Their Application. Hillsdale: L. Erlbaum Associates Inc, 1985: 93-100.
  • 8Deb K. Multi-objective optimization using evolutionary algorithms[M]. Chichester: John Wiley and Sons Inc, 2001.
  • 9Coello C A C, Lamont G B. Applications of multiobjective evolutionary algorithms [M]. Singapore: World Scientific Publisher, 2004.
  • 10Coello C A C, Lamont G B, Veldhuizen D A V. Evolutionary algorithm for solving multi-objective problems[M]. New York: Kluwer Academic Publisher, 2007.

共引文献432

同被引文献25

引证文献5

二级引证文献5

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部