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基于种群密度的鲁棒多目标优化算法
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第 卷第 期 西 南 大 学 学报 自然科学版 年 月
38 9 2016 9
( )
Vol.38 No.9 JournalofSouthwestUniversit NaturalScienceEdition Se. 2016
y p
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DOI 10.13718 .cnki.xdzk.2016.09.028
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基于种群密度的鲁棒多目标优化算法①
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唐继勇 , 仲元昌 , 肖东海 , 曾广朴 , 黄 华
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1.重庆电子工程职业学院 计算机应用系 重庆 401331 2.重庆大学 通信工程学院 通信与测控中心 重庆 400044
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3.四川灵通电讯有限公司 四川 绵阳 621000 4.长江师范学院 计算机工程学院 重庆 涪陵 408100
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5.西南大学 工程技术学院 重庆 400716
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摘要 为消除由于设计参数或环境因子扰动对多目标优化问题带来的影响 提出基于 分布构建有效目标函数 并
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在传统Pareto最优解评估策略基础上 一方面用种群在空间的分布密度替换 NSGA2算法中基于距离的拥挤排序
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策略以维护外部档案 另一方面 引入基于种群分布密度的全局最优解概率选择策略和基于拉丁超立方的局部采
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样方法 实验结果表明 该算法能有效求解多目标问题的鲁棒 最优解
. Pareto .
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关 键 词 鲁棒优化 多目标优化 分布 种群密度 拉丁超立方采样
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中图分类号: 文献标志码: 文章编号: ( )
TP181 A 1673 9868201609 0182 07
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鲁棒是指目标函数的解相对于参数微小扰动的不敏感程度 多目标优化问题在科学研究和实际工程
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的应用中 存在噪声等不稳定因素 对目标函数的解可能
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