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1.
目前,大多数多目标进化算法采用为单目标优化所设计的重组算子.通过证明或实验分析了几个典型的单目标优化重组算子并不适合某些多目标优化问题.提出了基于分解技术和混合高斯模型的多目标优化算法(multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition and mixture Gaussian models,简称MOEA/D-MG).该算法首先采用一个改进的混合高斯模型对群体建模并采样产生新个体,然后利用一个贪婪策略来更新群体.针对具有复杂Pareto前沿的多目标优化问题的测试结果表明,对给定的大多数测试题,该算法具有良好的效果.  相似文献   
2.
该文证明了当初始最优值下界等于最优值时,叶算法具有与卡玛卡算法相同的复杂度。  相似文献   
3.
求解超定线性方程组L1—范数最优解的神经网络方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
张青富  保铮 《电子学报》1996,24(1):97-100
基于线性规划对偶理论,本文给出一种求解超定性方程组L1-范数解的神经网络方法。这一方法由两部分组成,首先利用LSSM神经网络求出L1问题的近似对偶解,然后利用改进的T-H网络求L1-问题的解,当参数选择适当时,T-H网络的全局渐近稳定点就是问题的精确解,模拟试验也表明了这一方法的可行性。  相似文献   
4.
论文给出了一种新的线性规划多项式时间算法,在此算法中,每步可沿一族方向的一个进行搜索;为减少计算量,使用了开关策略,并证明了算法经O(mL)次迭代结束。  相似文献   
5.
本文给出一类适合于求解多项式实零点问题的神经网络,理论分析和模拟结果都表明,这类网络可实时求解多项式实零点问题。  相似文献   
6.
一种求解整体最小二乘问题的神经网络   总被引:1,自引:0,他引:1  
张青富  保铮 《通信学报》1994,15(4):79-85
本文给出了一种求解整体最小二乘问题的神经网络,并分析其稳定性性质,最后给出了模拟试验结果。  相似文献   
7.
基于线性规划对偶理论,本文给出一种求解超定线性方程组L1─范数解的神经网络方法。这一方法由两部分组成,首先利用LSSM神经网络求出L1问题的近似对偶解,然后利用改进的T-H网络求L1─问题的解,当参数选择适当时,T-H网络的全局渐近稳定点就是问题的精确解,模拟试验也表明了这一方法的可行性。  相似文献   
8.
一种新的求解线性规划的神经网络   总被引:2,自引:0,他引:2  
张青富  焦李成 《电子学报》1992,20(10):44-49
本文提出一种新的求解线性规划的神经网络.理论分析和模拟都表明,我们给出的网络是大范围渐近稳定的,网络给出的解可与线性规划问题的最优解任意接近.  相似文献   
9.
基于家族优生学的进化算法   总被引:36,自引:0,他引:36  
模拟进化有几种典型方法,分别强调自然进化过程的不同侧面.人们已意识到恰当地结合这些方法将推进该领域的研究.本文将现有进化方法的差别归结为“遗传链”与“进化链”之间的差别,提出一种新的进化模型,称之为“基于家族优生学的进化FEBE(familyeugenicsbasedevolution)”.新的模型用家族优生学的思想将遗传链与进化链溶为一体,将正交设计技术引入家庭的子代培植以加强个体的行为改进.本文将FEBE模型用于求解困难的Goldberg欺骗问题,取得了满意的实验结果.  相似文献   
10.
本文给出一类适合于求解多项式实零点问题的神经网络。理论分析和模拟结果都表明,这类网络可实时求解多项式实零点问题。  相似文献   
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