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- 基于Pareto的双群体多目标微分进化算法
- 作者： 汤可宗 丰建文 柳炳祥 徐星 来源： 系统仿真学报 年份： 2013 文献类型 ： 期刊 关键词： 变异 选择 多样性 微分进化 多目标优化
- 描述： 针对多目标优化问题,微分进化是一种简单、快速且具有鲁棒性的进化算法。提出一种基于Pareto的双群体多目标微分进化算法(DEPDP),DEPDP与传统微分进化区别在于:个体的变异操作和选择方式。DEPDP的变异过程类似于粒子群优化的粒子速度更新操作,即包括可行解个体,也有不可行解个体的参与;在个体的选择过程中,组合修正后的不可行解个体和可行解个体,并采用一种特殊的"非劣排序和等级选择过程"确定出新一代种群。仿真实验表明:相比其他比较算法,DEPDP获得的Pareto最优解有着良好的多样性均匀分布特点,接近真实的Pareto前沿,收敛性也较好。