【摘 要】
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为提高多目标差分进化算法求解多目标优化问题的能力,提出一种基于策略自适应的多目标差分进化算法(multi-objective differential evolution algorithm based on self-adapt
【机 构】
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上海海事大学物流研究中心,上海交通大学电子信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFC0800200);国家自然科学基金资助项目(61603244);中国博士后科学基金资助项目(2018M642017)
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为提高多目标差分进化算法求解多目标优化问题的能力,提出一种基于策略自适应的多目标差分进化算法(multi-objective differential evolution algorithm based on self-adaptive strategy,MODE-SS)。该算法采用超体积(hyper-volume,HV)对变异策略进行性能评价,并实现变异策略的自动选择;使用动态调整的二项式交叉策略和模拟二进制交叉(simulated binary crossover,SBX)策略实现全局搜索与局部搜索的
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