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在NSGA-Ⅱ算法的基础上,提出了一种基于Pareto动态限制精英的多目标进化算法（DLEMOEA）。通过动态分布函数的引入,限制了精英选取的数量,增大了解的搜索区域,从而更好地维护了种群多样性。实验结果表明：DLEMOEA比NSGA-Ⅱ有更好的收敛效果和种群多样性。
基于Pareto的动态限制精英的多目标进化算法
【摘 要】
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在NSGA-Ⅱ算法的基础上,提出了一种基于Pareto动态限制精英的多目标进化算法（DLEMOEA）。通过动态分布函数的引入,限制了精英选取的数量,增大了解的搜索区域,从而更好地维护了种
【机 构】
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西安财经学院统计学院
【出 处】
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邯郸职业技术学院学报
【发表日期】
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2009年2期
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