【摘 要】
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在NSGA-II算法的基础上,提出了一种基于Pareto最优和限制精英的多目标进化算法(LEMOEA)。通过分布函数的引入,限制了精英选取的数量,从而更好地维护了种群多样性。同时给出了
【机 构】
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西安电子科技大学理学院应用数学系,西安电子科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60374063)。
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在NSGA-II算法的基础上,提出了一种基于Pareto最优和限制精英的多目标进化算法(LEMOEA)。通过分布函数的引入,限制了精英选取的数量,从而更好地维护了种群多样性。同时给出了一种新的单点复合交叉算子,其不但增大了解的搜索区域,而且增强了算法对解的搜索能力。实验结果表明:LEMOEA比NSGA-II有更好的收敛效果和种群多样性。
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