【摘 要】
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为了有效求解多目标优化问题，提出了一种改进的多目标差分进化混合算法(SM-DEMO).该算法设计了一种基于欧氏距离的排序选择方法，将Pareto非劣等级排序操作和差分进化算法进行有
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院 湖南 长沙 410083
【出 处】
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中国自动化学会中南六省区自动化学会第28届学术年会
论文部分内容阅读
为了有效求解多目标优化问题，提出了一种改进的多目标差分进化混合算法(SM-DEMO).该算法设计了一种基于欧氏距离的排序选择方法，将Pareto非劣等级排序操作和差分进化算法进行有机融合，并在进化过程加入单纯形局部搜索，引入优秀个体提高算法收敛性.实验证明，该算法能够有效逼近真实的非劣前沿，具有良好的收敛性和分布多样性.
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