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题名SP-MEC算法的收敛性分析
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作者
周秀玲
孙承意
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机构
北京城市学院人工智能研究所
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第24期43-45,52,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60174002)
北京市教育委员会科技发展计划资助项目(编号:KM200600006001
KM200600006003)
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文摘
进化算法求解多目标优化问题具有独特的优势。SP-MEC是一种新的利用思维进化算法(MEC)解决多目标优化问题的算法,数值实验结果验证了它的可行性与有效性。文章利用概率论的基本理论对其收敛性进行分析,提出局部Pareto最优解集、局部Pareto最优态集及趋同过程产生的序列强收敛的概念,证明了在满足一定条件下趋同过程产生的序列强收敛于局部Pareto最优态集。
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关键词
进化计算
多目标
思维进化计算
收敛性趋同操作
异化操作
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Keywords
evolutionary computation,muhi-objective,mind evolutionary computation,convergence,operation similartaxis, operation dissimilation
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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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