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基于强度Pareto的自适应多目标差分进化算法

来源 :纺织高校基础科学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：mnbvc1c2c3

【摘 要】

：

为提高传统多目标进化算法的搜索能力,分别对适应度分配和环境选择操作进行改进,同时利用自适应变异算子对参数进行设置,建立一种基于强度Pareto的自适应多目标差分进化算法(

【作 者】

：

任雪婷  贺兴时 

【机 构】

：

西安工程大学理学院

【出 处】

：

纺织高校基础科学学报

【发表日期】

：

2016年3期

【关键词】

：

多目标优化 差分进化算法 强度Pareto 

【基金项目】

：

陕西省自然科学基础研究计划项目(2014JM1006);陕西省自然软科学研究计划项目(2014KRM2801);陕西省教育厅专项科研计划项目(14JK1282)

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为提高传统多目标进化算法的搜索能力,分别对适应度分配和环境选择操作进行改进,同时利用自适应变异算子对参数进行设置,建立一种基于强度Pareto的自适应多目标差分进化算法(MODE).选择4个典型的多目标测试函数,对改进的算法进行实验仿真测试,并分别利用多目标粒子群算法(MOPSO)、非支配排序算法(NSGA-Ⅱ)和真实值进行对比,实验结果说明改进后算法具有良好的分布性与收敛性.

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