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解约束多目标优化问题的一种鲁棒的进化算法
被引：13
作者：
邹秀芬
刘敏忠
吴志健
康立山
机构：
[1] 武汉大学数学与统计学院
[2] 武汉大学软件工程国家重点实验室
来源：
关键词：
约束多目标优化;
进化算法;
偏序关系;
约束占优;
收敛性;
D O I：
暂无
中图分类号：
O224 [最优化的数学理论];
学科分类号：
摘要：
将约束条件与目标函数融合在一起 ,对有约束的多目标优化问题 (MOP)建立了一种新的偏序关系 ,引入了约束占优的定义 ,并证明了在新的偏序关系意义下的Pareto最优集就是满足约束条件的Pareto最优集 ,从而在对种群中的个体进行评估或排序时 ,并不需要特别去关心个体是否可行 ,避免了罚函数选择参数的困难 尝试应用有限Markov链的有关理论证明了此进化算法的收敛性 用较复杂的Benchmark函数进行了大量的数值实验 ,测试结果表明新算法在解集分布的均匀性、多样性以及快速收敛性均较理想
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页码：985 / 990
页数：6
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