%0 Journal Article
%T 均衡分布性与收敛性的协同进化多目标优化算法
%A 耿焕同
%A 朱海峰
%A 张茜
%A 吴婷婷
%J 控制与决策
%P 55-60
%D 2013
%X 为了进一步提升多目标进化算法(MOEAs)的收敛速度和解集分布性,针对变量无关问题,借助合作型协同进化模型,提出一种均衡分布性与收敛性的协同进化多目标优化算法(CMOA-BDC).CMOA-BDC首先设置一个精英集合,采用支配关系从进化种群与精英集合中选择首层,并用拥挤距离保持其分布性;然后运用聚类将首层分类,并建立相应概率模型;最后通过模拟退火组合分布估计与遗传进化,达到协同进化.通过与经典MOEAs比较的结果表明,CMOA-BDC获得的解集具有更好的收敛性和分布性.
%K 多目标优化
%K 协同进化
%K 分布估计算法
%K 多概率模型
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract12285.shtml