【摘 要】
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多目标优化的目标在于使得解集能够快速的逼近真实Pareto前沿.针对解的分布性问题,以免疫克隆算法为框架,引入适应度共享策略,提出了一种新的具有良好分布性保持的多目标优化
【机 构】
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中国科学院沈阳计算技术研究所,中国科学院研究生院
【基金项目】
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中国科学院知识创新工程重要方向性资助项目(KGCX2–YW–119)
论文部分内容阅读
多目标优化的目标在于使得解集能够快速的逼近真实Pareto前沿.针对解的分布性问题,以免疫克隆算法为框架,引入适应度共享策略,提出了一种新的具有良好分布性保持的多目标优化进化算法;算法建立外部群体以保存非支配解,以Pareto占优和共享适应度作为外部群体更新与激活抗体选择的双重标准.为了增强算法对决策空间的开发能力,引入佳点搜索方法,在决策空间生成具有均匀散布特征的佳点集.通过数值实验,与经典的多种多目标进化算法比较,新算法得到的解集在收敛性和分布性方面均具有明显的改善.
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