【摘 要】
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多目标演化算法 (MOEA)利用种群策略 ,尽可能地找出多目标问题的 Pareto最优集供决策者选择 ,为决策者提供了更大的选择余地 ,与其它传统的方法相比有了很大的改进 .但提供大
【基金项目】
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国家自然科学基金 (60 0 73 0 43,70 0 710 42,60 13 3 0 10 )资助;并行与分布处理国家重点实验室基金资助
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多目标演化算法 (MOEA)利用种群策略 ,尽可能地找出多目标问题的 Pareto最优集供决策者选择 ,为决策者提供了更大的选择余地 ,与其它传统的方法相比有了很大的改进 .但提供大量选择的同时 ,存在着不能为决策者提供一定的指导性信息 ,不能反映决策者的偏好 ,可扩展性差等问题 .本文提出了一个新的多目标演化算法 (MOEA)计算模型 - - -岛屿迁徙模型 ,该模型体现了一种全新的多目标演化优化的求解思想 ,对多目标优化问题的最优解集作了新的定义 .数值试验结果表明 ,岛屿迁徙模型在求解 MOP时有效地解决了以上问题 ,并且存在进一步改进的潜力 .
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