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1.
2.
基于Pareto支配的MOEA存在着一些缺陷,如容易出现退化现象等。而基于ε支配的MOEA可以比较好地解决这些问题,并具有比较理想的收敛性和分布性。但是采用传统的ε-MOEA时,最大的困难就是ε的值的设定,并且传统的MOEA得出的解在边界部分个体的丢失现象也比较严重。针对这种情况提出了一种新的基于动态ε支配的多目标遗传算法(DEMOEA),它不需要手动设定ε的值,并且引入了动态网格概念来改善边界解丢失的现象。通过与其他两个经典的多目标进化算法的NSAGA-II和SPEA-2的对比实验,表明提出的DEMOEA能在收敛性、分布性有较好的改进。 相似文献
3.
4.
一种基于快速排序的快速多目标遗传算法 总被引:2,自引:2,他引:2
多目标遗传算法的一个重要步骤就是构造非支配集,本文提出了一种基于快速排序的非支配集构造方法,提高了非支配集构造效率,并且在Deb提出的NSGAⅡ的基础上,改进了其种群构造策略,设计了一类新的多目标遗传算法。实验表明,这种方法比NSGAⅡ具有更快的收敛速度且保持了良好的分布性。 相似文献
5.
本文讨论的并行遗传算法是一类控制主从式的异步并行的遗传算法,它合理地解决了遗传操作和通讯之间的协调,具有通讯开销小、子群体之间信息交流充分等特点。 相似文献
6.
用擂台赛法则构造多目标Pareto最优解集的方法 总被引:14,自引:0,他引:14
针对多目标进化的特点,提出了用擂台赛法则(arena's principle,简称AP)构造多目标Pareto最优解集的方法,论证了构造方法的正确性,分析了其时间复杂度为O(rmN)(0<m/N<1).理论上,当AP与Deb的算法以及Jensen的算法比较时(它们的时间复杂度分别为O(rN2)和O(Nlog(r-1)N)),AP优于Deb的算法;当目标数r较大时(如r≥5),AP优于Jensen的算法;此外,当m/N较小时(如m/N≤50%),AP的效率与其他两种算法比较具有优势.对比实验结果表明,AP具有比其他两种算法更好的CPU时间效率.在应用中,AP可以被集成到任何基于Pareto的MOEA中,并能在较大程度上提高MOEA的运行效率. 相似文献
7.
目的验证葡萄糖注射液的灭菌工艺。方法通过对灭菌柜空载热分布实验、满载热分布实验和生物指示剂试验进行验证同时考察产品无菌状态以及主成分的变化。结果灭菌柜能够提供预定的灭菌条件,葡萄糖注射液经过灭菌操作后无菌检查合格,且其主成分改变很少。结论葡萄糖注射液通过灭菌验证。 相似文献
8.
9.
量子多目标进化算法研究 总被引:3,自引:2,他引:1
本文首次将量子计算的理论用于多目标优化,提出量子多目标进化算法(QMOEA),其采用量子位染色体表示法,利用量子门旋转策略和量子变异实现群体的进化,使用ε支配关系构造外部种群以此保持算法的较好分布性,提出基于快速排序的非劣最优解构造方法加快算法运行效率,实验表明,这种方法与经典的多目标进化算法SPEA2相比,其收敛性更好且分布更均匀 相似文献
10.
论文提出一种新的访问控制模型—基于资源抽象的角色访问控制模型(RD_RBAC)。该模型在对角色授权以及实现系统安全策略的过程中,通过对资源的二次抽象,实现减少冗余角色、降低管理复杂度,并在高校管理系统的实例中得到验证。与传统的RBAC相比,RD_RBAC具有更好的适应性和安全性。 相似文献