【摘 要】
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提出一种基于实数编码处理约束优化问题的线性算法,并对其复杂度和收敛性进行分析.该算法将约束优化问题的高维搜索空间通过线性变换映射到二维空间,在二维空间中探索原优化
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院,浙江大学CAD&CG国家重点实验室,江苏科技大学
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提出一种基于实数编码处理约束优化问题的线性算法,并对其复杂度和收敛性进行分析.该算法将约束优化问题的高维搜索空间通过线性变换映射到二维空间,在二维空间中探索原优化问题的解,从数学分析的角度给出一种线性适应度函数.算法中融入一种基于密度函数的交叉算子和变异算法,采用基于分级聚类的平均联接方式以维持Pareto最优解集个体数目.3组典型优化问题的测试表明,该算法是可行和有效的,解集分布的均匀性与多样性均较理想.
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