【摘 要】
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该文对涉及多设计变量、多目标的网络设计问题进行了研究和探索,在借鉴演化算法中的各种技术,尤其是多目标优化技术的基础之上,提出了自己的算法.该算法的创新之处在于:1.充
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该文对涉及多设计变量、多目标的网络设计问题进行了研究和探索,在借鉴演化算法中的各种技术,尤其是多目标优化技术的基础之上,提出了自己的算法.该算法的创新之处在于:1.充分利用了演化算法的通用和灵活性,根据问题特点提出了一种两阶段的混合演化算法;2.提出了一种在缺少链路容量数据的情况下,对拓扑结构进行评估的方法,从而能够较早淘汰不合理拓扑所对应的解集,提高了算法的求解效率和效果;3.在网络的优化过程中引入了多样性保持机制,并改进了一种拥挤度计算方法,使得运行结果的分布趋于均匀.该文最后所给出的运行结果证明了该算法的优越性,也体现了演化算法在解决多目标组合优化问题方面的优势.
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