| 多目标混沌差分进化算法 |
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| 引用本文： | 牛大鹏,王福利,何大阔,贾明兴.多目标混沌差分进化算法[J].控制与决策,2009,24(3). |
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| 作者姓名： | 牛大鹏 王福利 何大阔 贾明兴 |
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| 作者单位： | 1. 东北大学,教育部流程工业综合自动化重点实验室,沈阳110004,信息科学与工程学院,沈阳110004
2. 东北大学,信息科学与工程学院,沈阳110004 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室开放课题 |
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| 摘 要： | 将差分进化算法用于多目标优化问题,提出了多目标混沌差分进化算法(CDEMO).该算法利用混沌序列初始化种群,并用混沌备用种群进行替换操作.该操作不仅起到了维持非劣最优解集均匀性的作用,而且增强了算法的搜索功能.对CDEMO的性能进行研究,数值实验结果表明了CDEMO的有效性.
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| 关 键 词： | 差分进化算法 多目标优化 混沌备用种群 非劣最优解集 |
| 收稿时间： | 2008-3-18 |
| 修稿时间： | 2008-7-30 |
Chaotic differential evolution for multiobjective optimization |
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| NIU Da-peng,WANG Fu-li,HE Da-kuo,JIA Ming-xing.Chaotic differential evolution for multiobjective optimization[J].Control and Decision,2009,24(3). |
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| Authors: | NIU Da-peng WANG Fu-li HE Da-kuo JIA Ming-xing |
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| Affiliation: | a.Key Laboratory of Integrated Automation of Process Industry;Ministry of Education;b.College of Information Science and Engineering;Northeastern University;Shenyang 110004;China. |
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| Abstract: | By using differential evolution algorithm to solve multiobjective optimization problems,chaotic differential evolution for multiobjective optimization(CDEMO) is proposed.Chaotic sequences are used in the initialization of the evolutionary population and chaotic population candidate is created with chaotic variables to be used in substitution operation.The operation not only helps to maintain uniformity of the Pareto optimal solution set,but enhances the algorithm's searching ability.The optimization perform... |
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| Keywords: | Differential evolution algorithm Multiobjective optimization Chaotic population candidate Pareto optimal solution set |
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