【摘 要】
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为避免多目标优化过程中子目标相互冲突,提高Pareto最优解的质量,提出一种基于差分进化（DE）和第二代非支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）的混合算法。采用带有自适应参数的DE算法对初始种群
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61473140,61203021）.
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为避免多目标优化过程中子目标相互冲突,提高Pareto最优解的质量,提出一种基于差分进化（DE）和第二代非支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）的混合算法。采用带有自适应参数的DE算法对初始种群进行变异和交叉操作,以提高种群的多样性。应用新种群标记策略对DE的初始种群和测试种群进行支配得到新种群,并标记其中每个个体,使DE能够处理多目标问题。将新种群作为NSGA-Ⅱ的初始种群,通过NSGA-Ⅱ产生下一代种群,进一步提升Pareto最优解的质量。使用4个基准多目标函数进行测试,结果表明,与NSGA-Ⅱ和SADE算法相
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