【摘 要】
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本文提出了一种新的多目标优化算法-SP-MEC(ScoredParetoMindEvolutionaryComputation).这种算法将基本MEC和Pareto思想结合来处理多目标问题,其中个体的选择主要基于个体的
【机 构】
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太原理工大学计算中心北京城市学院人工智能研究所,北京,北四环中路269号,100083;太原理工大学计算中心
【出 处】
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中科院自动化研究所自动化与信息技术发展战略研讨会暨2003年学术年会
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本文提出了一种新的多目标优化算法-SP-MEC(ScoredParetoMindEvolutionaryComputation).这种算法将基本MEC和Pareto思想结合来处理多目标问题,其中个体的选择主要基于个体的得分,该得分反映个体之间的统治关系和密度信息.此算法与参考算法VEGA,NSGA和SPEA分别在凸,非凸,离散及分布不均匀的测试问题上进行了比较,其中SPEA是当前算法中较好的.实验结果表明SP-MEC在所有测试函数上都超越了参考算法.参考算法选择一个固定的迭代次数作为停止条件,而SP-MEC经过连续若干代没有找到更好质量的解时停止搜索,因而它的停止准则是客观的.通过实验还发现SP-MEC的计算效率比所有参考算法都高.
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