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递进多目标遗传算法
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递进多目标遗传算法
一类特殊的多目标遗传算法
2005年12月系统工程理论与实践第12期 文章编号:100026788(2005)1220048209
递进多目标遗传算法
师瑞峰,周 泓,谭小卫
(北京航空航天大学经济管理学院,100083)
摘要: 在现有算法研究基础上,略对群体进行重构,.该算法采用非劣
解等级优先的选择方式复制后代,有哪些信誉好的足球投注网站,.NSGA、MOGLS算法对一
;通过调整算法递进层次
,.
关键词;遗传算法;局部有哪些信誉好的足球投注网站;递进进化
: O229 文献标识码: A
AMulti2ObjectiveGeneticAlgorithmBasedonEscalatingStrategy
SHIRui2feng,ZHOUHong,TANXiao2wei
(SchoolofEconomicsandManagement,BeihangUniversity,Beijing100083,China)
Abstract: Multi2objectivegeneticalgorithmsareakindofprobabilisticoptimizationmethodswhichconcernwith
findingoutauniformlydistributednon2inferiorsolutionfrontiertoagivenmulti2objectiveoptimizationproblem.A
multi2objectivegeneticalgorithmbasedonescalatingstrategy(EMGA)isproposedinthispaper.Themainideaofthis
escalatingstrategyistore2generatethewholeevolutionarypopulationwithsometechnology,whichresultsinanew
populationsignificantlyindif/doc/e683760e76c66137ee061974.htmlferentfromtheoldonewhileinheritingtheevolutionaryinformationfromthehistory.By
thisway,theperformanceonglobalconvergencecanbeenhanced,andprematurecanbeavoidedsimultaneously.APareto2rankingbasedselectionstrategyisusedtoreducethecomputationalexpenseofthealgorithm,anda
neighborhoodsearchprocedureisimposedonsomeselectedParetosolutionstoacceleratetheevolutionprocessfor
reachingaglobalParetosetwithwelldistribution.Sometypicalmulti2objectiveoptimizationtestproblemsaretakento
solvewithEMGA,NSGAandMOGLSrespectivelytoverifytheeffectivenessofthenewalgorithm.Thedetailsabout
howtoselectappropriateescalatingparametersandtheireffectontheperformanceofEMGAarealsoinvestigated.
Keywords: multi2objectiveoptimization;geneticalgorithm;localsearch;escalatingevolution
1 引言
许多优化问题往往需要综合考虑多个目标,称为多目标优化问题(Multi2objectiveOptimizationProblem,MOP),一般来说,MOP的各个优化目标之间通常相互冲突,即不可能同时在所有目标上都达到最/doc/e683760e76c66137ee061974.html优,只能在多个目标之间进行协调和权衡,使决策人的偏好尽可能得到满足.求解MOP的传统方法是根据决策人的偏好将
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