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将Pareto适应度遗传算法（PFGA）与局部搜索相结合，提出了一种用于求解多目标组合优化问题的改进算法IPFGA，该算法基于Pareto支配关系对遗传操作产生的每一个个体进行局部搜索，并采取在外部群体中引入拥挤距离的精英选择策略。实验结果表明，与PFGA相比，IPFGA有更快的收敛速度。
求解多目标组合优化的改进Pareto适应度遗传算法
【摘 要】
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将Pareto适应度遗传算法（PFGA）与局部搜索相结合，提出了一种用于求解多目标组合优化问题的改进算法IPFGA，该算法基于Pareto支配关系对遗传操作产生的每一个个体进行局部搜索，并采
【机 构】
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大连工业大学信息科学与工程学院,大连理工大学CIMS中心
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2009年8期
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