小型微型计算机系统
小型微型計算機繫統
소형미형계산궤계통
MINI-MICRO SYSTEMS
2004年
2期
237-241
,共5页
闫震宇%康立山%付朋辉%黄玉珍
閆震宇%康立山%付朋輝%黃玉珍
염진우%강립산%부붕휘%황옥진
多目标优化问题%Pareto最优解%多目标演化算法%岛屿迁徙模型
多目標優化問題%Pareto最優解%多目標縯化算法%島嶼遷徙模型
다목표우화문제%Pareto최우해%다목표연화산법%도서천사모형
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.
多目標縯化算法(MOEA)利用種群策略,儘可能地找齣多目標問題的Pareto最優集供決策者選擇,為決策者提供瞭更大的選擇餘地,與其它傳統的方法相比有瞭很大的改進.但提供大量選擇的同時,存在著不能為決策者提供一定的指導性信息,不能反映決策者的偏好,可擴展性差等問題.本文提齣瞭一箇新的多目標縯化算法(MOEA)計算模型---島嶼遷徙模型, 該模型體現瞭一種全新的多目標縯化優化的求解思想,對多目標優化問題的最優解集作瞭新的定義.數值試驗結果錶明,島嶼遷徙模型在求解MOP時有效地解決瞭以上問題,併且存在進一步改進的潛力.
다목표연화산법(MOEA)이용충군책략,진가능지조출다목표문제적Pareto최우집공결책자선택,위결책자제공료경대적선택여지,여기타전통적방법상비유료흔대적개진.단제공대량선택적동시,존재착불능위결책자제공일정적지도성신식,불능반영결책자적편호,가확전성차등문제.본문제출료일개신적다목표연화산법(MOEA)계산모형---도서천사모형, 해모형체현료일충전신적다목표연화우화적구해사상,대다목표우화문제적최우해집작료신적정의.수치시험결과표명,도서천사모형재구해MOP시유효지해결료이상문제,병차존재진일보개진적잠력.
