【摘 要】
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该文针对多目标蚁群遗传算法(MOAGA)解集边界分布不均的问题,提出改进算法,解决了连续空间中带约束条件多目标优化问题。改进算法在基本MOAGA算法的基础上,在选择中引入一定
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该文针对多目标蚁群遗传算法(MOAGA)解集边界分布不均的问题,提出改进算法,解决了连续空间中带约束条件多目标优化问题。改进算法在基本MOAGA算法的基础上,在选择中引入一定比例的边界决策、单目标最优决策,并提高边界决策的交叉率。实验证明,改进算法解决了基本算法解集分布边界疏中间密的问题,并且能更快的获得散布性较好的Pareto最优解集。
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