【摘 要】
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目的在求解多目标优化问题时,总是希望获得尽可能多的Pareto解,且这些解能够较均匀地分布在目标空间的Pareto边界上.方法通过引入智能体的概念,并将多个智能体组成的多智能体
【基金项目】
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国家自然科学基金，陕西省自然科学基金
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目的在求解多目标优化问题时,总是希望获得尽可能多的Pareto解,且这些解能够较均匀地分布在目标空间的Pareto边界上.方法通过引入智能体的概念,并将多个智能体组成的多智能体系统与经典遗传算法相结合,给出了一种求解多目标优化问题的多智能体遗传算法.结果对每个智能体在其邻域内进行局部Pareto寻优操作,而不是在整个群体中进行Pareto寻优,从而保证了群体的多样性,并在一定程度上抑制了种群的早熟现象.结论该方法能够找到问题的分布较均匀的Pareto最优解.
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