论文部分内容阅读
提出了一种新的基于差分进化和粗糙集理论的多目标寻优算法。应用差分进化作为的搜索引擎，尝试将它在单一目标优化中展现出的良好收敛作用转换到多目标优化问题中。在搜索的第二阶段中，为了提高迄今为止已有的非支配解决方案的普遍性，应用到了粗糙集理论。对于专用文献中通常采纳应用标准的测试函数和尺度的检验，本文的混合方法是有效的。