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基于反向学习模型的多目标进化算法
被引量：
3
1
作者
王亚辉
吴金妹
贾晨辉
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期326-332,342,共8页
针对复杂多目标优化问题,提出一种基于分解机制和反向学习模型的多目标进化算法。该算法在基于分解机制的多目标进行算法的框架下,引入反向学习模型,该模型具有较好的局部寻优能力。在种群进化的过程中,反向学习模型和差分进化机制自适...
针对复杂多目标优化问题,提出一种基于分解机制和反向学习模型的多目标进化算法。该算法在基于分解机制的多目标进行算法的框架下,引入反向学习模型,该模型具有较好的局部寻优能力。在种群进化的过程中,反向学习模型和差分进化机制自适应的相互配合,能够较好地平衡算法的全局搜索与局部寻优能力。采用国际公认的具有复杂Pareto Set的LZ09系列测试问题进行实验验证,并与MOEA/D-DE、GDE3、NSGA-II和SPEA2等方法比较,实验结果表明,所提方法能够获得收敛性、分布性及延展性较好的Pareto最优解集。为了研究算法在求解约束问题的性能,将其应用于减速器多目标优化设计问题中,结果表明了该算法获得Pareto前端较均匀,说明其算法具有求解约束问题的能力和工程有效性。
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关键词
多目标优化
MOEA/D
反向学习模型
减速器
优化设计
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职称材料
题名
基于反向学习模型的多目标进化算法
被引量：
3
1
作者
王亚辉
吴金妹
贾晨辉
机构
华北水利水电大学机械学院
河南科技大学机电工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期326-332,342,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51475142)
文摘
针对复杂多目标优化问题,提出一种基于分解机制和反向学习模型的多目标进化算法。该算法在基于分解机制的多目标进行算法的框架下,引入反向学习模型,该模型具有较好的局部寻优能力。在种群进化的过程中,反向学习模型和差分进化机制自适应的相互配合,能够较好地平衡算法的全局搜索与局部寻优能力。采用国际公认的具有复杂Pareto Set的LZ09系列测试问题进行实验验证,并与MOEA/D-DE、GDE3、NSGA-II和SPEA2等方法比较,实验结果表明,所提方法能够获得收敛性、分布性及延展性较好的Pareto最优解集。为了研究算法在求解约束问题的性能,将其应用于减速器多目标优化设计问题中,结果表明了该算法获得Pareto前端较均匀,说明其算法具有求解约束问题的能力和工程有效性。
关键词
多目标优化
MOEA/D
反向学习模型
减速器
优化设计
Keywords
multi-objective optimization
MOEA / D
opposition-based learning model
speed reducer
optimization design
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于反向学习模型的多目标进化算法
王亚辉
吴金妹
贾晨辉
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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