【摘 要】
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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
【机 构】
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东北大学教育部流程工业综合自动化重点实验室,东北大学信息科学与工程学院,
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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.
The differential evolution algorithm is applied to multi-objective optimization problems, and a multi-objective chaotic differential evolution algorithm (CDEMO) is proposed. This algorithm initializes the population with chaotic sequences and replaces them with the chaotic spare population. This operation not only plays an important role in maintaining non-inferior optimal solutions Which can enhance the search function of the algorithm.The performance of CDEMO is studied and the numerical experiment results show the effectiveness of CDEMO.
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