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電子發燒友網>電子資料下載>模擬數字>如何使用差分進化和第二代非支配遺傳算法實現多目標優化的算法

如何使用差分進化和第二代非支配遺傳算法實現多目標優化的算法

2020-10-26 | rar | 1.20 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  為避免多目標優化過程中子目標相互沖突,提高Pareto最優解的質量,提出一種基于差分進化(DE)和第二代非支配遺傳算法(NSGAⅡ)的混合算法。采用帶有自適應參數的DE算法對初始種群進行變異和交叉操作,以提高種群的多樣性。應用新種群標記策略對DE的初始種群和測試種群進行支配得到新種群,并標記其中每個個體,使DE能夠處理多目標問題。將新種群作為NSGAⅡ的初始種群,通過NSGAⅡ產生下一代種群,進一步提升Pareto最優解的質量。使用4個基準多目標函數進行測試,結果表明,與NSGAⅡ和SADE算法相比,該算法的收斂速度更快,Pareto最優解集空間分布更均勻。

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