【摘 要】
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提出一种基于正交设计的多目标演化算法以求解多目标优化问题(MOPs).它的特点在于:(1)用基于正交数组的均匀搜索代替经典EA的随机性搜索,既保证了解分布的均匀性,又保证了收
【机 构】
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株洲工学院计算机科学与技术系,武汉大学软件工程国家重点实验室,中国地质大学计算机科学与技术系,中国地质大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金，中国博士后科学基金
论文部分内容阅读
提出一种基于正交设计的多目标演化算法以求解多目标优化问题(MOPs).它的特点在于:(1)用基于正交数组的均匀搜索代替经典EA的随机性搜索,既保证了解分布的均匀性,又保证了收敛的快速性;(2)用统计优化方法繁殖后代,不仅提高了解的精度,而且加快了收敛速度;(3)实验结果表明,对于双目标的MOPs,新算法在解集分布的均匀性、多样性与解精确性及算法收敛速度等方面均优于SPEA;(4)用于求解一个带约束多目标优化工程设计问题,它得到了最好的结果--Pareto最优解,在此之前,此问题的Pareto最优解是未知的
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