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一种改进快速稳定的多目标优化算法
被引量：
6
1
作者
樊纪山
刘冠蓉
+1 位作者
王鲁
时忠伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第4期52-53,76,共3页
多目标优化问题属于高维的搜索空间,用一些传统方法来优化这些问题会导致较高的时间复杂性。为了解决该问题,使用了粒子群优化算法(PSO),同时将-εdom inance的概念应用到PSO中。该方法在实验过程中取得了良好的效果。其运算速度快,而...
多目标优化问题属于高维的搜索空间,用一些传统方法来优化这些问题会导致较高的时间复杂性。为了解决该问题,使用了粒子群优化算法(PSO),同时将-εdom inance的概念应用到PSO中。该方法在实验过程中取得了良好的效果。其运算速度快,而且最终优化的点数可以得到控制。
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关键词
多目标
优化
粒子群算法
ε支配多目标优化
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职称材料
题名
一种改进快速稳定的多目标优化算法
被引量：
6
1
作者
樊纪山
刘冠蓉
王鲁
时忠伟
机构
淮海工学院电子工程系
武汉理工大学计算机学院
山东宏嘉工程造价咨询所
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007年第4期52-53,76,共3页
基金
国家"863"计划资助项目(2002AA1Z1490)
文摘
多目标优化问题属于高维的搜索空间,用一些传统方法来优化这些问题会导致较高的时间复杂性。为了解决该问题,使用了粒子群优化算法(PSO),同时将-εdom inance的概念应用到PSO中。该方法在实验过程中取得了良好的效果。其运算速度快,而且最终优化的点数可以得到控制。
关键词
多目标
优化
粒子群算法
ε支配多目标优化
Keywords
multi-objective optimization
particle swarm optimization algorithm
e-dominance multi-objective optimization
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进快速稳定的多目标优化算法
樊纪山
刘冠蓉
王鲁
时忠伟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2007
6
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