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求解约束优化问题的偏好多目标进化算法
被引量：
4
1
作者
董宁
王宇平
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期98-104,188,共8页
将约束优化问题转化为双目标优化问题,用进化算法求解转化的双目标问题.设计了新的混合交叉算子以提高算法在进化过程中的搜索能力,加快算法收敛;借鉴多目标优化加权度量法中成绩标量函数的特点,提出新的偏好适应度函数,进行个体比较和...
将约束优化问题转化为双目标优化问题,用进化算法求解转化的双目标问题.设计了新的混合交叉算子以提高算法在进化过程中的搜索能力,加快算法收敛;借鉴多目标优化加权度量法中成绩标量函数的特点,提出新的偏好适应度函数,进行个体比较和选择.新适应度以个体到参考点的加权距离衡量个体优劣,参考点和权向量体现选择的偏好.在进化过程中,自适应地选择参考点和权向量平衡进化的不同阶段对各个目标的偏好程度,增加种群多样性,避免算法早熟收敛.
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关键词
约束优化
多目标优化
进化算法
偏好
成绩标量函数
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职称材料
题名
求解约束优化问题的偏好多目标进化算法
被引量：
4
1
作者
董宁
王宇平
机构
西安电子科技大学数学与统计学院
西安电子科技大学计算机学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期98-104,188,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61272119)
文摘
将约束优化问题转化为双目标优化问题,用进化算法求解转化的双目标问题.设计了新的混合交叉算子以提高算法在进化过程中的搜索能力,加快算法收敛;借鉴多目标优化加权度量法中成绩标量函数的特点,提出新的偏好适应度函数,进行个体比较和选择.新适应度以个体到参考点的加权距离衡量个体优劣,参考点和权向量体现选择的偏好.在进化过程中,自适应地选择参考点和权向量平衡进化的不同阶段对各个目标的偏好程度,增加种群多样性,避免算法早熟收敛.
关键词
约束优化
多目标优化
进化算法
偏好
成绩标量函数
Keywords
constrained optimization
multi-objective optimization
evolutionary algorithm
preference
achievement scalarizing function
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
求解约束优化问题的偏好多目标进化算法
董宁
王宇平
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
4
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