【摘 要】
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NSGA-Ⅱ算法是通过模拟达尔文进化原理,采用选择、交叉和变异等操作算子,对个体种群进行繁殖和进化,以实现多目标优化。在NSGA-Ⅱ算法进化过程中,变异或交叉操作应用于个体的
【机 构】
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东莞理工学院城市学院计算机与信息学院
【基金项目】
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国家科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0101301),广东省普通高校特色创新项目(2018KTSCX314)
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NSGA-Ⅱ算法是通过模拟达尔文进化原理,采用选择、交叉和变异等操作算子,对个体种群进行繁殖和进化,以实现多目标优化。在NSGA-Ⅱ算法进化过程中,变异或交叉操作应用于个体的所有基因。但在真实的自然变异过程中,生物体根据等位基因频率的原理,不会整个基因发生变异,而只有少数基因会发生变异。同时,在交叉操作中该生物体仍有变异的机会。为了完全模拟自然变异过程,笔者提出了一种基于等位基因原理的NSGA-Ⅱ算法,该算法允许个体在变异过程中保持某些基因不变,在交叉操作中却仍有变异的机会。实验结果表明,与其他多目标进化
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