Pareto-MEC算法的收敛性

来源 :2005年中国智能自动化会议(ICAC'2005) | 被引量 : 0次 | 上传用户：guannipishiwori

【摘要】

：

Pareto-MEC是一种新的利用MEC解决多目标优化问题的算法,数值实验结果验证了其可行性与有效性.本文利用概率论的基本理论对其收敛性进行了分析,提出了局部Pareto最优解集与局

【作者】

：

周秀玲孙承意

【机构】

：

北京城市学院,人工智能研究所,北京,100083

【出处】

：

2005年中国智能自动化会议(ICAC'2005)

【发表日期】

：

2005年期

【关键词】

：

过程产生多目标优化问题强收敛局部最优解集数值实验趋同结果验证基本理论收敛性弱收敛概率论证明算法概念

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Pareto-MEC是一种新的利用MEC解决多目标优化问题的算法,数值实验结果验证了其可行性与有效性.本文利用概率论的基本理论对其收敛性进行了分析,提出了局部Pareto最优解集与局部Pareto最优态集概念.给出趋同过程产生的序列强收敛与弱收敛的定义,证明了在满足一定条件下,趋同过程产生的序列强收敛于局部Pareto最优态集.

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