一种子群体个数动态变化的多目标优化协同进化算法
A multi-objective optimization co-evolutionary algorithm with dynamically varying number of subpopulations作者机构：南京理工大学自动化学院南京210094
出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)
年 卷 期：2007年第22卷第9期
页 面：1011-1016页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金项目(60174019 60474034) 江苏省自然科学基金项目(BK2007210)
摘 要：给出一种新型的在多目标优化条件下的进化算法群体停滞判别准则,并基于该准则提出一种合作型多目标优化协同进化算法.该算法在运行过程中自适应地决定子群体的新增和灭绝,使得子群体个数依据需要动态变化,减小了对计算资源的消耗,并解决了对复杂多目标优化问题难以事先进行分解的问题.对所提算法的计算复杂度进行了理论分析,并把它与已有的多目标进化算法进行了比较,结果表明所提算法具有较高的搜索性能.
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