【摘 要】
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将差分进化算法（DE）用于多目标优化问题，提出了一种精英保留和进化进程中非支配解集迁移操作的差分进化算法，以保证所求得多目标优化问题Pareto最优解的多样性。采用双群体约束处
【机 构】
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广东海洋大学信息学院,广东海洋大学工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50675069);广东省科技计划资助项目(2010B020314005);广东省教育部产学研结合资助项目(2012B010300023)
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将差分进化算法（DE）用于多目标优化问题，提出了一种精英保留和进化进程中非支配解集迁移操作的差分进化算法，以保证所求得多目标优化问题Pareto最优解的多样性。采用双群体约束处理技术，构建进化群体的Pareto非支配解外部存档集，并进行基于非支配解集的迁移操作，以增加非支配解的数目和质量。用多个经典测试函数测试的结果表明，与标准DE相比，该方法收敛到问题的Pareto前沿效果良好，能有效保持Pare．to最优解多样性与收敛之间的平衡。
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