动态多目标优化的进化算法及其收敛性分析OA北大核心CSCDCSTPCD
Evolutionary Algorithm for Dynamic Multi-Objective Optimization Problems and Its Convergence
给出了动态多目标优化问题的一种新解法.首先对时间变量进行了等区间离散化,在得到的子区间(称为环境)上定义了种群的静态序值方差和静态密度方差.然后把动态多目标优化问题近似地转化成了若干个两个目标的静态优化问题.在给出的一种能自动检测环境变化的应答算子下,提出了一种动态多目标进化算法,同时证明了算法的收敛性.计算机仿真表明新算法对动态多目标优化问题是有效的.
刘淳安;王宇平
西安电子科技大学理学院,陕西西安,710071宝鸡文理学院数学系,陕西宝鸡,721013
信息技术与安全科学
动态多目标优化进化算法均匀性分布
《电子学报》 2007 (6)
复杂多目标规划及不可微双层规划的进化算法研究
1118-1121,4
国家自然科学基金(No.60374063)宝鸡文理学院重点科研项目(No.ZK2848)
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