【摘 要】
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提出一种基于差分进化多目标优化算法.首先,采用基于差分进化的种群启发式搜索,根据多目标优化的特点,进行基于全部种群的Pareto占优比较和选择,有效实现全局搜索和局部搜索.
【机 构】
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西安电子科技大学智能信息处理研究所智能感知与图像理解教育部重点实验室
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提出一种基于差分进化多目标优化算法.首先,采用基于差分进化的种群启发式搜索,根据多目标优化的特点,进行基于全部种群的Pareto占优比较和选择,有效实现全局搜索和局部搜索.另外,利用一个外部种群来储存非支配解,当非支配解的个数大于外部种群预先设定的规模时,对每个非支配个体采用基于支配关系和拥挤信息的适应度策略评价,然后采用基于密度的选择策略对外部种群进行删减,进一步提高算法的均匀性和宽广性.与NSGA-Ⅱ、PESA-Ⅱ、SPEA2的比较结果表明,该算法不仅收敛性较好,而且在均匀性和宽广性上优势明显.
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