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基于海明差异评价的多目标进化算法
被引量：
3
1
作者
谭阳
谭岳武
唐钊轶
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第2期212-218,共7页
为提高多目标进化算法的分布性和收敛性,提出一种基于海明距离差异的多目标进化算法。在非支配前沿的基础上定义海明等级,依据海明距离的大小对个体进行选择操作。同时结合海明差异和Pareto评价方法,对外部存储器中最优解进行更新和维护...
为提高多目标进化算法的分布性和收敛性,提出一种基于海明距离差异的多目标进化算法。在非支配前沿的基础上定义海明等级,依据海明距离的大小对个体进行选择操作。同时结合海明差异和Pareto评价方法,对外部存储器中最优解进行更新和维护,通过结构相似度构建小生境空间,并引导算法趋向Pareto最优前沿面。对6个典型函数的测试结果表明,较其他对比算法,该算法在具备收敛性的同时能够保持较好的均匀性分布。
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关键词
多目标优化
海明距离
个体密度
种群维护
个体评价
PARETO最优
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职称材料
题名
基于海明差异评价的多目标进化算法
被引量：
3
1
作者
谭阳
谭岳武
唐钊轶
机构
湖南
师范大学数学与计算机
科学
学院
湖南
广播电视大学
信息
工程系
湖南信息科学职业学院公共课部
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第2期212-218,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(10971060)
湖南省教育厅基金资助重点项目(10A074)
文摘
为提高多目标进化算法的分布性和收敛性,提出一种基于海明距离差异的多目标进化算法。在非支配前沿的基础上定义海明等级,依据海明距离的大小对个体进行选择操作。同时结合海明差异和Pareto评价方法,对外部存储器中最优解进行更新和维护,通过结构相似度构建小生境空间,并引导算法趋向Pareto最优前沿面。对6个典型函数的测试结果表明,较其他对比算法,该算法在具备收敛性的同时能够保持较好的均匀性分布。
关键词
多目标优化
海明距离
个体密度
种群维护
个体评价
PARETO最优
Keywords
multi-objective optimization
Hamming distance
individual density
population maintenance
individual evaluation
Paretooptimization
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
基于海明差异评价的多目标进化算法
谭阳
谭岳武
唐钊轶
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014
3
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