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题名基于多目标进化算法混合框架的MOEA/D算法
被引量：7
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作者
田红军
汪镭
吴启迪
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机构
同济大学电子与信息工程学院
申万宏源证券有限公司-复旦大学博士后科研工作站
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期201-216,共16页
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基金
国家自然科学基金(61075064,61034004,61005090)
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文摘
针对混合多目标进化算法中如何设计全局搜索算法和局部搜索策略结合机制的难点问题以及提高多目标进化算法的求解性能,基于反馈控制思想,提出了一种系统化、模块化的全局优化与局部搜索相结合的混合MOEA/D算法,算法中设计了一种基于拥挤熵的种群多样性度量方法;提出了基于简化二次逼近的局部搜索策略,以及针对MOEA/D的种群多样性增强策略。数值实验表明所提算法具有良好性能,可以兼顾算法求解的多样性和收敛性,所提混合框架可有效提升现有多目标进化算法的求解性能。
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关键词
多目标优化
进化算法
混合框架
MOEA/D
反馈控制
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Keywords
multi-objective optimization
evolutionary algorithm
hybrid framework
MOEA/D
feedback control
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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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题名渐进调试的科学
被引量：10
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作者
林德布罗姆
邹建锋
王东
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机构
耶鲁大学
浙江省社会科学院
复旦大学博士后科研工作站
上海大学社会科学院
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出处
《中共天津市委党校学报》
2011年第2期72-78,92,共8页
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文摘
采用根方法的理性决策模式存在行为上的困境,因为人类提出与解决复杂问题的智力能力同问题的规范相比是微不足道的,因此提出基于枝方法的有限理性理性决策模型。这种渐进决策模型通过连续有限的比较,大大减少了对理论的依赖,可以反复调试和自我完善。
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关键词
渐进
理性
决策
C.E.Lindblom
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分类号
D035
[政治法律—政治学]
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