【摘 要】
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由于NSGA-II不能控制精英被选取的数量,容易导致早熟收敛或陷入局部最优,所以本文提出了NSGA-II算法的一种改进算法INSGA-II。在此算法中,通过引入分布函数来控制精英被选取
【机 构】
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长安大学理学院,西安电子科技大学理学院,西安电子科技大学理学院 陕西西安710064,西安电子科技大学理学院,陕西,西安710071,陕西西安710071,陕西西安710071
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由于NSGA-II不能控制精英被选取的数量,容易导致早熟收敛或陷入局部最优,所以本文提出了NSGA-II算法的一种改进算法INSGA-II。在此算法中,通过引入分布函数来控制精英被选取的数量,从而更好地保持种群的多样性。实验结果表明,INSGA-II发现的Pareto最优解分布既均匀又广泛,与NSGA-II相比得到的Pareto曲线更接近于真实的Pareto最优曲线。
Because NSGA-II can not control the number of elites selected, it is easy to cause premature convergence or fall into local optimum. Therefore, an improved algorithm named INSGA-II is proposed in this paper. In this algorithm, population distribution is better controlled by controlling the number of elites selected. The experimental results show that the Pareto optimal solution found by INSGA-II is uniform and extensive, and the Pareto curve obtained by NSGA-II is closer to the true Pareto optimal curve.
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