【摘 要】
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本文提出了一种用于多目标优化的进化算法——基于模糊C均值聚类的进化算法（A Fuzzy C-Means Clustering Based Evolutionary Algorithm,FCEA）.在算法的迭代过程中,先利用模糊C
【机 构】
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三峡大学机械与动力学院,常州大学商学院
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本文提出了一种用于多目标优化的进化算法——基于模糊C均值聚类的进化算法（A Fuzzy C-Means Clustering Based Evolutionary Algorithm,FCEA）.在算法的迭代过程中,先利用模糊C均值聚类算法寻找种群的分布结构,通过对每一代种群进行模糊划分,获得每个个体隶属于每一类的隶属度,然后本文设计了一种基于隶属度的锦标赛选择算子,用于从整个种群中选择相似个体进行重组,引导算法进行搜索.实验结果表明,基于隶属度的锦标赛选择算子的应用能够提升算法的性能,与MOEA/D-D
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