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建立一种新的多目标非线性规划优化模型,提出一种自适应遗传算法.得到的种群个体明显优于基本遗传算法的个体,所设计的自适应变异概率可避免算法的早熟现象.通过保持迭代过程的最优解,加快了搜索速度,并保证收敛于全局最优解.算例结果表明,该算法用于求解一类多目标决策优化问题具有良好的效果.
基于SaGA的分配问题多目标优化决策研究
【摘 要】
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建立一种新的多目标非线性规划优化模型,提出一种自适应遗传算法.得到的种群个体明显优于基本遗传算法的个体,所设计的自适应变异概率可避免算法的早熟现象.通过保持迭代过程
【机 构】
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株洲工学院计算机系(湖南株洲)
【出 处】
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中国控制与决策学术年会
【发表日期】
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2004年期
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