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如何使用差分进化和第二代非支配遗传算法实现多目标优化的算法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.20 MB | 2020-10-26

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　　为避免多目标优化过程中子目标相互冲突，提高Ｐａｒｅｔｏ最优解的质量，提出一种基于差分进化（ＤＥ）和第二代非支配遗传算法（ＮＳＧＡⅡ）的混合算法。采用带有自适应参数的ＤＥ算法对初始种群进行变异和交叉操作，以提高种群的多样性。应用新种群标记策略对ＤＥ的初始种群和测试种群进行支配得到新种群，并标记其中每个个体，使ＤＥ能够处理多目标问题。将新种群作为ＮＳＧＡⅡ的初始种群，通过ＮＳＧＡⅡ产生下一代种群，进一步提升Ｐａｒｅｔｏ最优解的质量。使用４个基准多目标函数进行测试，结果表明，与ＮＳＧＡⅡ和ＳＡＤＥ算法相比，该算法的收敛速度更快，Ｐａｒｅｔｏ最优解集空间分布更均匀。

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