【摘 要】
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针对约束多目标优化问题,提出了一种基于约束违背程度和Pareto支配的有效约束处理策略,并设计了一种新型多目标帝国竞争算法(MOICA).该算法采用一种简化的初始帝国构建过程,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61573264,71471151)
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针对约束多目标优化问题,提出了一种基于约束违背程度和Pareto支配的有效约束处理策略,并设计了一种新型多目标帝国竞争算法(MOICA).该算法采用一种简化的初始帝国构建过程,在同化过程引入了向外部档案内非劣解学习的机制,并基于帝国势力新定义的帝国竞争新方法以获取问题高质量的解.选用了7个测试问题CF1～CF7进行计算实验并和多种算法进行对比.计算结果表明, MOICA在求解约束多目标优化问题方面具有较强的搜索能力和优势.
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