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多目标进化算法（MOEA）的一个关键就是保持解的分布度,提出了一种用最小生成树的边的权值来表示个体聚集距离的方法,并且对NSGA-2的交叉算子和变异率进行了改进。实验结果表明,与NSGA-2相比该方法（MST-NSGA-2）在解的分布度上有较大的提高,并且有着良好的收敛性。
基于最小生成树NSGA-2算法的改进
【摘 要】
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多目标进化算法（MOEA）的一个关键就是保持解的分布度,提出了一种用最小生成树的边的权值来表示个体聚集距离的方法,并且对NSGA-2的交叉算子和变异率进行了改进。实验结果表明,
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年24期
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863）（the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2001AA114060）,留学回国人员科研启动基金（The Project-sponsored by SRF for R0CS,SEM教外司留[2005]546号）,湖南省自科基金（the Natural Sc
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