计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
23期
29-33,70
,共6页
进化算法%鲁棒最优解%拟蒙特卡罗方法%有效目标函数%蒙特卡罗积分
進化算法%魯棒最優解%擬矇特卡囉方法%有效目標函數%矇特卡囉積分
진화산법%로봉최우해%의몽특잡라방법%유효목표함수%몽특잡라적분
鲁棒最优解是进化计算研究的重要方面,同时也是研究难点,多目标进化算法搜索鲁棒最优解时,通常要用蒙特卡罗积分(MCI)近似估计有效目标函数(EOF),而已有求解方法近似精度不高,使得算法搜索鲁棒最优解的性能较差.提出用拟蒙特卡罗方法(Q-MC)来估计有效目标函数方法,其所引入的Q-MC方法-Korobov点阵能更精确地估计EOF.实验结果表明,与现有的原始蒙特卡罗方法(C-MC)相比,拟蒙特卡罗方法(Q-MC)可以较大地提高多目标进化算法搜索鲁棒最优解的效率.
魯棒最優解是進化計算研究的重要方麵,同時也是研究難點,多目標進化算法搜索魯棒最優解時,通常要用矇特卡囉積分(MCI)近似估計有效目標函數(EOF),而已有求解方法近似精度不高,使得算法搜索魯棒最優解的性能較差.提齣用擬矇特卡囉方法(Q-MC)來估計有效目標函數方法,其所引入的Q-MC方法-Korobov點陣能更精確地估計EOF.實驗結果錶明,與現有的原始矇特卡囉方法(C-MC)相比,擬矇特卡囉方法(Q-MC)可以較大地提高多目標進化算法搜索魯棒最優解的效率.
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