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多目标进化算法中基于动态聚集距离的分布性保持策略
被引量：
7
1
作者
罗彪
郑金华
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008年第10期2934-2938,共5页
提出了基于动态聚集距离(DCD)的分布性保持策略,利用个体在不同维目标上聚集距离的差异程度来定义DCD,并在种群维护中动态地计算DCD。与目前经典算法NSGA-Ⅱ和ε-MOEA进行比较,实验结果表明DCD能在较大程度上提高分布性,并得到较好的收...
提出了基于动态聚集距离(DCD)的分布性保持策略,利用个体在不同维目标上聚集距离的差异程度来定义DCD,并在种群维护中动态地计算DCD。与目前经典算法NSGA-Ⅱ和ε-MOEA进行比较,实验结果表明DCD能在较大程度上提高分布性,并得到较好的收敛性。
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关键词
多目标进化算法
动态聚集距离
帕累托最优解
分布性
种群维护
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职称材料
题名
多目标进化算法中基于动态聚集距离的分布性保持策略
被引量：
7
1
作者
罗彪
郑金华
机构
湘潭大学信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008年第10期2934-2938,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60773047)
湖南省教育厅重点科研项目(06A074)
文摘
提出了基于动态聚集距离(DCD)的分布性保持策略,利用个体在不同维目标上聚集距离的差异程度来定义DCD,并在种群维护中动态地计算DCD。与目前经典算法NSGA-Ⅱ和ε-MOEA进行比较,实验结果表明DCD能在较大程度上提高分布性,并得到较好的收敛性。
关键词
多目标进化算法
动态聚集距离
帕累托最优解
分布性
种群维护
Keywords
multi-objective evolutionarg algorithms（moeas）
dynamic crowding distance
Pareto optimal solutions
diversity
population maintenance
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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发文年
被引量
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1
多目标进化算法中基于动态聚集距离的分布性保持策略
罗彪
郑金华
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008
7
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