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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
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期201-216,共16页
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...
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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职称材料
题名
基于多目标进化算法混合框架的MOEA/D算法
被引量：
7
1
作者
田红军
汪镭
吴启迪
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
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期201-216,共16页
基金
国家自然科学基金(61075064,61034004,61005090)
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。
关键词
多目标优化
进化算法
混合框架
MOEA/D
反馈控制
Keywords
multi-objective optimization
evolutionary algorithm
hybrid framework
MOEA/D
feedback control
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多目标进化算法混合框架的MOEA/D算法
田红军
汪镭
吴启迪
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
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