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| 基于云模型的NSGA-Ⅱ算法改进 | |
| 引用本文： | 许波,彭志平,余建平,王永.基于云模型的NSGA-Ⅱ算法改进[J].小型微型计算机系统,2012,33(7):1599-1602. |
| 作者姓名： | 许波 彭志平 余建平 王永 |
| 作者单位： | 1. 广东石油化工学院计算机科学与技术系,广东茂名,525000 2. 湖南师范大学数学与计算机科学学院,长沙,410081 3. 湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，广东省教育部产学研结合项目，湖南省教育厅科研项目，湖南师范大学青年优秀人才培养计划项目 |
| 摘 要： | 如何使算法快速收敛到真正的Pareto前沿,并保持解集在前沿分布的均匀性是多目标优化算法重点研究解决的问题.提出一种基于云模型的改进NSGA-Ⅱ算法,利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,分别对交叉、变异、拥挤距离算子进行改进.使算法既具有传统的趋势性和满足快速寻优能力,又具有随机性.在提高收敛速度与保持种群多样性之间做了个很好的权衡.通过求解多目标背包问题,对本文算法的多目标优化性能进行了考察,并与NSGA-Ⅱ算法进行比较,结果表明本文算法在整个解空间内能快速搜索到Pareto最优解,使搜索到的Pareto最优解在前沿均匀分布. |
| 关 键 词： | 云模型 多目标优化 NSGA-Ⅱ算法 函数优化 |
Improved NSGA-Ⅱ Based on Cloud Model |
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| XU Bo , PENG Zhi-ping , YU Jian-ping , WANG Yong.Improved NSGA-Ⅱ Based on Cloud Model[J].Mini-micro Systems,2012,33(7):1599-1602. | |
| Authors: | XU Bo PENG Zhi-ping YU Jian-ping WANG Yong |
| Affiliation: | 1(Department of Computer Science and Technology,Guangdong University of Petrochemical Technology,Maoming 525000,China) 2(College of Mathematics and Computer Science,Hunan Normal University,Changsha 410081,Chian) 3(College of Electrical and Information Engineering,Hunan University,Changsha 410082,China) |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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