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多目标子空间搜索演化算法MOSSSEA
  • ISSN号：1671-8836
  • 期刊名称：《武汉大学学报：理学版》
  • 时间：0
  • 分类：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]武汉大学计算机学院,湖北武汉430072, [2]武汉大学计算中心,湖北武汉430072
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（60473081,60133010）：
作者： 蒋华[1,2], 康立山[1], 李艳[2], 康卓[2]
关键词： 多目标优化, 演化算法, 收敛性, 多样性, multi-object optimization, evolutionary algorithm, convergence, diversity
中文摘要：

在研究已有的求解多目标函数优化问题的演化算法的基础上，提出了一个结合Rank排名和子空间搜索的新的以杂交为主的演化算法MOSSSEA（Multi Object Sub—Space Search Evolutionary Algorithm），将MOSSSEA应用到求解静态多目标函数优化问题中，一组测试函数的结果表明MOSSSEA表现出了优于同类算法的收敛性和多样性．

英文摘要：

This paper presents a new evolutionary algorithm（MOSSSEA） for multi-objective function optimization problem. The algorithm adopted ranking and subspace searching to improve the convergence speed and diversity of the population. Some typical multi-objective function optimization test problems were used to evaluate the new algorithm and the results demonstrated by the algorithm is better than that of other similar algorithms.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报：理学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国2教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编：刘经南
  • 地址：湖北武昌珞珈山
  • 邮编：430072
  • 邮箱：whdz@whu.edu.cn
  • 电话：027-68756952
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-8836
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1674/N
  • 邮发代号:38-8
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:6988