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题名通过网格改进的基于指标的进化算法
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作者
肖宝秋
刘洋
戴光明
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机构
中国地质大学(武汉)计算机学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第11期2985-2988,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60873107)
湖北省自然科学基金资助项目(2011CDB348)
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文摘
设计一种高效的演化多目标优化算法,使其能获得一组同时具有优异的收敛性和多样性的解集是一项很困难的任务。为了能高效求解多目标优化问题,在基于指标的进化算法(IBEA)的基础上:1)引入基于目标空间网格的多样性保持策略,保证算法近似前沿具有优异的分布性;2)引入反向学习机制,同时评估当前解和当前解的反向解,期望能找到一组较优的解从而加快算法收敛。通过6个标准测试函数对改进算法进行测试,其结果表明改进算法可以有效逼近真实Pareto前沿并且分布均匀。
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关键词
多目标优化
基于指标的进化算法
网格
反向学习
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Keywords
multi-objective optimization
Indicator-Based Evolutionary Algorithm（IBEA）
grid
opposition-based learning
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于IBEA的低轨区域覆盖星座优化设计
被引量：1
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作者
张景成
周世燕
戴光明
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机构
中国地质大学计算机学院
德州学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第3期15-17,共3页
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基金
国家自然科学基金项目(60873107)
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文摘
将一款收敛性能优越的多目标优化算法IBEA应用到低轨区域覆盖星座优化设计中,并利用STK对优化出的星座方案进行了仿真验证。结果表明IBEA对于求解低轨区域覆盖星座的优化设计问题是有效的,它可以优化出覆盖性能良好的星座方案。
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关键词
基于指标的进化算法
星座
区域覆盖
优化
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Keywords
Indicator based evolutionary algorithm Satellite constellation Regional coverage Optimization
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分类号
TN927.2
[电子电信—通信与信息系统]
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