【摘 要】
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针对多目标优化问题日渐复杂的情况,受集成算法思想的启发,提出一种应用精英档案和反向学习的多目标差分进化算法。该算法通过建立一个外部档案来保存种群进化过程中的非支配
【机 构】
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河北地质大学信息工程学院,河北地质大学人工智能与机器学习研究室,武汉大学计算机学院,南昌工程学院信息工程学院
【基金项目】
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河北省科技厅重点研发项目(19970311D,20373303D),河北省教育厅自然科学基金资助项目(ZD2020344)
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针对多目标优化问题日渐复杂的情况,受集成算法思想的启发,提出一种应用精英档案和反向学习的多目标差分进化算法。该算法通过建立一个外部档案来保存种群进化过程中的非支配解,提高算法收敛速度。在进化过程中根据反向学习代跳跃概率,使用反向学习生成反向解,扩大搜索范围,提高种群多样性。利用网格系统确定解的坐标,并根据一定的约束生成交叉池,在交叉池中选择父代个体,利用差分进化算法产生新个体,通过网格约束分解排序算法选择下一代种群。将此算法与其他算法在UF测试函数上进行实验,结果表明:所提出的算法在解决无约束多目标优化问
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