【摘 要】
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提出一种保持群体多样性的多目标遗传算法.该算法采用一种基于信息熵的测度,以衡量群体在多目标空间下的多样性,并利用该测度将群体当前的进化状态(多样性)与算法的运行机制
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提出一种保持群体多样性的多目标遗传算法.该算法采用一种基于信息熵的测度,以衡量群体在多目标空间下的多样性,并利用该测度将群体当前的进化状态(多样性)与算法的运行机制相关联,设计了若干种增强算法探索力度的策略,有效地开拓了算法的搜索范围,提高了进化过程中群体的多样性,防止了算法早熟收敛.对所提出算法的计算复杂度进行了理论分析.仿真实验表明,所提出的算法具有较好的收敛性能和分布特性.
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