基于随机权和的多目标进化算法

在多目标进化算法理论和应用研究进展的基础上,通过采用外部群体的精英保留策略并引入拥挤距离来保持群体多样性的策略,设计了一种基于随机生成权向量的加权和函数的多目标进化算法。用所提出的方法求解若干常用的测试函数,并与NAGS-II进行比较,结果表明了算法的有效性。

论量子多目标进化算法研究

第一次将量子计算的理论用途于多目标优化之上可以提出量子多目标进化算法其采用量子位研究微观粒子的运动规律的物理学分支学科,它主要研究原子、分子、凝聚态物质,以及原子核和基本粒子的结构、性质的基础理论,它与相对论一起构成了现代物理学的理论基础。量子力学不仅是近代物理学的基础理论之一,而且在化学等有关学科和许多近代技术中也得到了广泛的应用。