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| 基于粗糙集理论与差分进化的混合多目标优化算法 | |
| 引用本文： | 郭俊,桂卫华,陈晓方. 基于粗糙集理论与差分进化的混合多目标优化算法[J]. 控制与决策, 2013, 0(5) |
| 作者姓名： | 郭俊 桂卫华 陈晓方 |
| 作者单位： | 中南大学 信息科学与工程学院,长沙 410083 |
| 摘 要： | 针对传统算法求解约束多目标优化所得近似解精度不高、分布性能不好的问题,提出一种基于粗糙集理论与差分进化的混合算法.首先利用多目标差分进化生成一个初始的近似 Pareto 前沿;然后利用粗糙集理论提高Pareto 前沿的分布质量.选取一组标准的多目标约束测试问题,采用混合算法与 NSGA-II 算法进行仿真求解,对比结果表明,所提出的算法在求解约束多目标优化问题时具有更好的近似解分布和更优越的近似解性能. |
| 关 键 词： | 差分进化 粗糙集理论 混合算法 多目标优化 Pareto 前沿 |
A hybrid algorithm based on rough set theory and differential evolution for multi-objective optimization |
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| Abstract: | |
| Keywords: | differential evolution rough set theory hybrid algorithms multi-objective optimization Pareto front |
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