一种基于极坐标的分布度保持策略

被引：1

作者：

曾映兰

邝达

郑金华

机构：

[1] 湘潭大学信息工程学院

来源：

计算机工程与应用 | 2008年 / 20期

基金：

湖南省自然科学基金;

关键词：

多目标遗传算法; 多样性; 时间复杂度; 分布度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

将极坐标的思想引入多目标遗传算法来保持解的多样性,由此提出了一种新的多目标遗传算法:PCGA2(Polar Coordinates Genetic Algorithms Ⅱ);分析了基于极坐标的分布度保持策略的时间复杂度,并通过实验将PCGA2同当前流行的两种多目标遗传算法(NSGA2和SPEA2)进行了比较。实验数据表明该算法不仅在时间耗费上比较低,而且所得到的解具有非常好的分布度。

引用

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