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1.
一种新的求解多目标优化问题的混合遗传算法   总被引:10,自引:0,他引:10  
分析了遗传算法和单纯形算法的特点,充分利用二者的优点,把单纯形算法作为一种局部搜索方法与变权系数遗传算法有机地结合起来,提出了一种求解多目标优化问题的混合遗传算法。数值实验表明该混合遗传算法能求得问题的数量更多、分布更广的Pareto最优解。  相似文献
2.
基于最佳进化方向的多目标遗传算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
该文模拟自然界中生物总是向着有利于自己的方向进化,即朝生物利益最大化的方向进化这一现象,给出了一种新的设计适应度函数的方法,并且结合多目标优化的Pareto最优解的概念,提出了求解多目标优化问题的一种新的算法———基于最佳基因的多目标遗传算法。数值实验表明,该算法不仅操作简单、鲁棒性强、速度快、且能够获得数量多而且广泛的Pareto最优解。  相似文献
3.
基于模拟退火的多目标优化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
该文剖析了多目标优化问题和物体退火之间的关系,发现两者之间有着天然的联系,并在此联系的基础上,构建了一种新型的多目标优化算法——基于模拟退火的多目标优化算法。最后,基于典型算例的数值仿真验证了算法的有效性。  相似文献
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