多目标混沌差分进化算法
Chaotic differential evolution for multiobjective optimization作者机构：东北大学教育部流程工业综合自动化重点实验室沈阳110004 东北大学信息科学与工程学院沈阳110004
出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)
年 卷 期：2009年第24卷第3期
页 面：361-364,370页
核心收录：
学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0835[工学-软件工程] 081002[工学-信号与信息处理]
基 金：国家自然科学基金项目(60774068) 教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室开放课题项目
主 题：差分进化算法 多目标优化 混沌备用种群 非劣最优解集
摘 要：将差分进化算法用于多目标优化问题,提出了多目标混沌差分进化算法(CDEMO).该算法利用混沌序列初始化种群,并用混沌备用种群进行替换操作.该操作不仅起到了维持非劣最优解集均匀性的作用,而且增强了算法的搜索功能.对CDEMO的性能进行研究,数值实验结果表明了CDEMO的有效性.
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