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      如何使用差分進(jìn)化和第二代非支配遺傳算法實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化的算法

      2020-10-26 | rar | 1.20 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　為避免多目標(biāo)優(yōu)化過(guò)程中子目標(biāo)相互沖突，提高Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)解的質(zhì)量，提出一種基于差分進(jìn)化（ＤＥ）和第二代非支配遺傳算法（ＮＳＧＡⅡ）的混合算法。采用帶有自適應(yīng)參數(shù)的ＤＥ算法對(duì)初始種群進(jìn)行變異和交叉操作，以提高種群的多樣性。應(yīng)用新種群標(biāo)記策略對(duì)ＤＥ的初始種群和測(cè)試種群進(jìn)行支配得到新種群，并標(biāo)記其中每個(gè)個(gè)體，使ＤＥ能夠處理多目標(biāo)問(wèn)題。將新種群作為ＮＳＧＡⅡ的初始種群，通過(guò)ＮＳＧＡⅡ產(chǎn)生下一代種群，進(jìn)一步提升Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)解的質(zhì)量。使用４個(gè)基準(zhǔn)多目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明，與ＮＳＧＡⅡ和ＳＡＤＥ算法相比，該算法的收斂速度更快，Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)解集空間分布更均勻。

      算法 函數(shù) 模型
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