%0 Journal Article
%T 一种混合自适应多目标Memetic算法
%A 郭秀萍
%A 杨根科
%A 吴智铭
%J 控制与决策
%P 1234-1238
%D 2006
%X Memetic算法是求解多目标优化问题最有效的方法之一,融合了局部搜索和进化计算,具有较高的全局搜索能力.混合自适应多目标Memetic算法(HAMA)用基于模拟退火的加权法进行局部搜索,采用Pareto法实现交叉和变异,通过扰动增强算法的exploration能力,且进化过程可根据改善率自适应调整,以提高搜索效率并改善算法的鲁棒性.算例测试说明HAMA能产生更接近Pareto前沿且多样性更好的近似集.
%K 混合
%K 自适应
%K 多目标优化
%K Memetic算法
%K 多目标0/1背包问题
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract9359.shtml