【摘 要】
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为了解决传统遗传算法在求解多目标优化问题时存在的收敛速度慢并且易于陷入局部最小等问题,提出了一种求解多目标优化问题的正交多Agent遗传算法。设计了正交初始化算子、邻
【机 构】
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天津职业技术师范大学信息技术工程学院
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为了解决传统遗传算法在求解多目标优化问题时存在的收敛速度慢并且易于陷入局部最小等问题,提出了一种求解多目标优化问题的正交多Agent遗传算法。设计了正交初始化算子、邻域竞争算子、正交交叉算子、变异算子,对传统遗传算法进行了改进。最后,通过标准测试函数的仿真结果表明,算法具有较好的收敛性,能够较快得到最优解。
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