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基于改进混沌优化的多目标遗传算法
引用本文:王瑞琪,张承慧,李珂.基于改进混沌优化的多目标遗传算法[J].控制与决策,2011,26(9):1391-1397.
作者姓名:王瑞琪  张承慧  李珂
作者单位:山东大学控制科学与工程学院,济南,250061
基金项目:国家863计划项目(2009AA05Z212); 国家自然科学基金项目(60874016)
摘    要:针对多目标遗传算法存在的缺陷,提出了基于改进混沌优化的多目标遗传算法.引入基于改Tent映射的自适应变尺度混沌优化方法细化搜索空间和高效寻优,结合非支配排序的群体分级机制和精英保留等多目标优化策略,保持种群多样性的同时保证了进化向Pareto优解集的方向进行.多目标测试函数的数值仿真和电力系统无功优化的算例分析表明了该算法的有效性和可行性.

关 键 词:多目标优化  遗传算法  混沌映射
收稿时间:2010/6/17 0:00:00
修稿时间:2010/11/17 0:00:00

Multi-objective genetic algorithm based on improved chaotic optimization
WANG Rui-qi,ZHANG Cheng-hui,LI Ke.Multi-objective genetic algorithm based on improved chaotic optimization[J].Control and Decision,2011,26(9):1391-1397.
Authors:WANG Rui-qi  ZHANG Cheng-hui  LI Ke
Affiliation:WANG Rui-qi,ZHANG Cheng-hui,LI Ke School of Control Science and Engineering,Shandong University,Ji'nan 250061,China.
Abstract:For the problems of multi-objective genetic algorithms(MGA),chaotic optimization multi-objective optimization genetic algorithm(CMGA) is proposed.Adaptive mutative scale chaotic optimization algorithm based on improved chaotic map is used for search space refinement and efficient optimization.Multi-objective optimization strategies such as non-dominated sorting mechanisms and elitist preserve are used to maintain population diversity while ensuring the evolution direction of Pareto global optimal solution s...
Keywords:multi-objective optimization  genetic algorithm  chaos map  
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