| 基于斜率淘汰策略的多目标演化算法* |
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| 作者姓名： | 郑彬彬 李元香 |
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| 作者单位： | 武汉大学,计算机学院,湖北,武汉,430072;武汉大学,计算机学院,湖北,武汉,430072;武汉大学,软件工程国家重点实验室,湖北,武汉,430072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（60473014）;国家博士学科点科研基金资助项目（20030486049） |
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| 摘 要： | 提出一种新的多目标演化算法——基于斜率淘汰策略的多目标演化算法。利用基于斜率的淘汰策略,在演化过程中能以较低的时间复杂度更新精英空间、保存精英个体(Elitist),且取得的解数量大,既保证了近似解集对Pareto前沿的逼近,又很好地保持了解集分布的均匀性。对于一些代表性的Benck Mark问题,数值试验都取得了非常好的效果。
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| 关 键 词： | 多目标优化 多目标演化算法 Pareto最优集 斜率淘汰策略 |
| 文章编号： | 1001-3695(2006)06-0064-03 |
| 收稿时间： | 2005-03-28 |
| 修稿时间： | 2005-06-17 |
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