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基于最小生成树NSGA-2算法的改进 被引量:3
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作者 李密青 郑金华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第24期32-36,68,共6页
多目标进化算法(MOEA)的一个关键就是保持解的分布度,提出了一种用最小生成树的边的权值来表示个体聚集距离的方法,并且对NSGA-2的交叉算子和变异率进行了改进。实验结果表明,与NSGA-2相比该方法(MST-NSGA-2)在解的分布度上有较大的提高... 多目标进化算法(MOEA)的一个关键就是保持解的分布度,提出了一种用最小生成树的边的权值来表示个体聚集距离的方法,并且对NSGA-2的交叉算子和变异率进行了改进。实验结果表明,与NSGA-2相比该方法(MST-NSGA-2)在解的分布度上有较大的提高,并且有着良好的收敛性。 展开更多
关键词 多目标进化算法聚集距离最小生成树非均匀算术交叉
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