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一个多目标优化演化算法的收敛性分析框架*
引用本文:覃俊,康立山.一个多目标优化演化算法的收敛性分析框架*[J].计算机应用研究,2005,22(2):68-70.
作者姓名:覃俊  康立山
作者单位:1. 武汉大学,软件工程国家重点实验室,湖北,武汉,430072;中南民族大学,计算机科学学院,湖北,武汉,430074
2. 武汉大学,软件工程国家重点实验室,湖北,武汉,430072
基金项目:国家自然科学基金资助项目(69635030,60073043,70071042)
摘    要:由于演化算法求解多目标优化问题所得结果是一个优化解集——Pareto最优集,而现有的演化算法收敛性分析只适合针对单目标优化问题的单个。用有限马尔科夫链给出了演化算法求解多目标优化问题的收敛性分析框架,并给出了一个分析实例。

关 键 词:多目标优化  演化算法  Pareto前沿  收敛性  有限马尔科夫链
文章编号:1001-3695(2005)02-0068-03
修稿时间:2004年2月7日

A Convergence Analysis Framework for Multi-objective Optimization Evolutionary Algorithm
QIN Jun,KANG Li-shan.A Convergence Analysis Framework for Multi-objective Optimization Evolutionary Algorithm[J].Application Research of Computers,2005,22(2):68-70.
Authors:QIN Jun  KANG Li-shan
Abstract:Based on Finite Markov Chain theory, a new convergence analysis framework for Multi-objective Optimization Evolutionary Algorithm (MOEA), which aims to converge to Pareto optimal set rather than single optimal point, is presented. And a case study is given too.
Keywords:Multi-objective Optimization  Evolutionary Algorithm  Pareto Dominance  Convergence  Finite Markov Chain
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