进化多目标优化算法研究

被引：408

作者：

公茂果 ^{[1
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焦李成 ^{[1
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杨咚咚 ^{[1
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马文萍 ^{[1
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]}

机构：

[1] 西安电子科技大学智能信息处理研究所

[2] 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室

来源：

软件学报 | 2009年 / 20卷 / 02期

关键词：

多目标优化; 进化算法; Pareto占优; 粒子群优化; 人工免疫系统; 分布估计算法;

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：

进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研究热点之一.在简要总结2003年以前的主要算法后,着重对进化多目标优化的最新进展进行了详细讨论.归纳出当前多目标优化的研究趋势,一方面,粒子群优化、人工免疫系统、分布估计算法等越来越多的进化范例被引入多目标优化领域,一些新颖的受自然系统启发的多目标优化算法相继提出;另一方面,为了更有效的求解高维多目标优化问题,一些区别于传统Pareto占优的新型占优机制相继涌现;同时,对多目标优化问题本身性质的研究也在逐步深入.对公认的代表性算法进行了实验对比.最后,对进化多目标优化的进一步发展提出了自己的看法.

引用

页码：271 / 289

页数：19

共 18 条

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