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提出了一种增加搜索能力的多目标进化算法。该算法是针对如何收敛到真正的Pareto最优集进行处理的。在自适应变异步长进化策略的基础上,引入变异率的概念,使得该算法在进化前能进行全局搜索,而在进化后期进行局部调节,使得算法能够快速的收敛到真正的Pareto最优集。仿真实验表明该算法的有效性。
增加搜索能力的多目标进化算法
【摘 要】
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提出了一种增加搜索能力的多目标进化算法。该算法是针对如何收敛到真正的Pareto最优集进行处理的。在自适应变异步长进化策略的基础上,引入变异率的概念,使得该算法在进化前
【机 构】
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东北大学理学院,沈阳化工学院数理系,东北大学理学院辽宁沈阳110004,辽宁沈阳110142,辽宁沈阳110004
【出 处】
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长春大学学报
【发表日期】
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2006年10期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70271066)
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