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题名基于多变异个体的多目标差分进化改进算法
被引量:2
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作者
沈佳杰
江红
王肃
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机构
华东师范大学信息科学技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第5期203-208,215,共7页
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基金
国家"863"计划基金资助项目(2013AA01A211)
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文摘
针对多目标差分进化算法在高维函数下收敛速度慢和易早熟的问题,提出一种基于多变异个体的多目标差分进化改进算法。通过在多目标差分进化算法的个体变异及交叉操作中,引入多个变异个体,使得在高维多目标函数情况下,多目标差分进化算法种群可以更好地保持多样性,减少种群陷入局部最优解的可能性,从而提高该算法在高维多目标优化问题环境下,最优值解的搜索速度及全局最优值解的查找能力。实验结果表明,在高维多目标环境下,与标准多目标差分进化算法相比,该算法可以更快速地找到多个目标函数组的非劣最优值解集。
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关键词
多目标优化问题
差分进化算法
多变异个体
计算智能
最优值搜索
迭代速度
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Keywords
multi-objective optimization problem
Differential Evolution(DE) algorithm
multi-mutation individuals
computational intelligence
optimal value searching
iteration speed
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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