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多目标演化算法的收敛性研究
引用本文:周育人,闵华清,许孝元,李元香. 多目标演化算法的收敛性研究[J]. 计算机学报, 2004, 27(10): 1415-1421
作者姓名:周育人  闵华清  许孝元  李元香
作者单位:华南理工大学计算机科学与工程学院,广州,510640;武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉,430072
基金项目:国家“八六三”高技术研究发展计划基金 (2 0 0 2AA1Z14 90 ),广东省自然科学基金博士启动项目基金 (0 43 0 0 15 7)资助
摘    要:基于群体搜索的演化算法求解多目标优化问题有独特的优势,多目标演化算法已有的研究大多为算法的设计和数值试验效果的比较,理论研究往往被忽视.该文讨论了多目标演化算法的收敛性问题,针对一种网格化的简单易于实现的多目标演化算法模型定义了多目标演化算法强收敛和弱收敛等概念,给出了判断算法收敛性的一般性条件;在变异算子为高斯变异、目标函数连续的条件下,证明了提出的算法强收敛.数值实验验证了算法的可行性和有效性.

关 键 词:演化算法  多目标  优化  收敛性

A Multi-Objective Evolutionary Algorithm and Its Convergence
ZHOU Yu-Ren ) MIN Hua-Qing ) XU Xiao-Yuan ) LI Yuan-Xiang ) ). A Multi-Objective Evolutionary Algorithm and Its Convergence[J]. Chinese Journal of Computers, 2004, 27(10): 1415-1421
Authors:ZHOU Yu-Ren ) MIN Hua-Qing ) XU Xiao-Yuan ) LI Yuan-Xiang ) )
Affiliation:ZHOU Yu-Ren 1) MIN Hua-Qing 1) XU Xiao-Yuan 1) LI Yuan-Xiang 2) 1)
Abstract:
Keywords:evolutionary algorithms  multi-objective  optimization  convergence
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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