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多目标混沌差分进化算法
作者姓名:牛大鹏  王福利  何大阔  贾明兴
作者单位:东北大学信息科学与工程学院 沈阳 110004
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.



关 键 词:

  Verdana"  >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:2008-03-18
修稿时间:2008-07-30
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