硅谷
硅穀
규곡
SILICON VALLEY
2012年
1期
103-104,73
,共3页
多目标优化%Pareto最优解%遗传算法%性别标志%共享函数
多目標優化%Pareto最優解%遺傳算法%性彆標誌%共享函數
다목표우화%Pareto최우해%유전산법%성별표지%공향함수
对一般的无约束多目标优化问题的求解进行讨论，提出种基于遗传算法的求解方法，该方法区别于传统遗传算法的求解模式，它采用带性别标志的编码、了群体的选择、保留Pareto最优解，并对解集进行共享函数的处理，最后得到较高质量的Pareto最优解集，给出的两个算例也充分说明此方法在处理多目标问题的可行性和实用性。
對一般的無約束多目標優化問題的求解進行討論，提齣種基于遺傳算法的求解方法，該方法區彆于傳統遺傳算法的求解模式，它採用帶性彆標誌的編碼、瞭群體的選擇、保留Pareto最優解，併對解集進行共享函數的處理，最後得到較高質量的Pareto最優解集，給齣的兩箇算例也充分說明此方法在處理多目標問題的可行性和實用性。
대일반적무약속다목표우화문제적구해진행토론，제출충기우유전산법적구해방법，해방법구별우전통유전산법적구해모식，타채용대성별표지적편마、료군체적선택、보류Pareto최우해，병대해집진행공향함수적처리，최후득도교고질량적Pareto최우해집，급출적량개산례야충분설명차방법재처리다목표문제적가행성화실용성。
