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提出一种多目标强度Pareto 混沌差分进化算法(SPCDE). 首先利用Tent 映射进行种群的混沌初始化, 采用一种基于均匀排挤机制的截断排挤操作和混沌替换操作进行种群的环境选择操作; 然后基于一种变缩放因子的差分变异策略进行变异操作, 通过计算支配关系得到变异个体; 最后通过支配关系的计算和环境选择操作进行进化选择操作并得到子代个体. 以上操作不仅提高了算法的收敛性能, 而且保证了Paret...
基于Pareto 解集关联与预测的动态多目标进化算法
动态多目标进化算法 Pareto 解集关联与预测 超块
2014/9/23
针对动态多目标优化问题, 提出一种基于Pareto 解集关联与预测的动态多目标进化算法(LP-DMOEA), 设计了基于超块的Pareto 解集关联方法. 该方法能够动态维护若干描述Pareto 解变化规律的时间序列, 通过对新环境下的Pareto 解集进行预测来生成初始种群. 将LP-DMOEA 应用于非劣分类遗传算法(NSGA2), 并对3 类标准测试函数进行了实验, 所得结果表明该方法能够有...