基于新模型的多目标遗传算法

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给出了个体的序和密度定义及目标空间中解的密度分布方差和均匀性分布指标函数,其中序是Pareto解的质量的一个度量,密度是Pareto解的 分布均匀性的一个度量.对任意多个目标函数的优化问题转化成两个目标函数的优化问题, 并对转化后的优化问题设计了遗传算法,同时把均匀性分布指标函数引入算法的变异操作中 ,用于自适应地调节搜索向Pareto最优解集移动和更好地获得解的均匀性分布,直到满足终 止条件.数据实验表明该方法对Pareto解的质量及其均匀性分布是有效的.
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