基于差分进化和粗糙集理论的多目标优化算法的研究

发布时间：2018-12-26 19:35

【摘要】：提出了一种新的基于差分进化和粗糙集理论的多目标寻优算法。应用差分进化作为的搜索引擎,尝试将它在单一目标优化中展现出的良好收敛作用转换到多目标优化问题中。在搜索的第二阶段中,为了提高迄今为止已有的非支配解决方案的普遍性,应用到了粗糙集理论。对于专用文献中通常采纳应用标准的测试函数和尺度的检验,本文的混合方法是有效的。
[Abstract]:A new multi-objective optimization algorithm based on differential evolution and rough set theory is proposed. Using differential evolution as a search engine, this paper attempts to convert its good convergence in single objective optimization to multi-objective optimization. In the second phase of search, rough set theory is applied to improve the universality of existing non-dominated solutions. The hybrid method is effective for the test function and scale test which are usually used in the special literature.
【作者单位】： 常州机电职业技术学院信息工程系;
【基金】：2011年度江苏省高校科研成果产业化推进项目(HZD11-58)
【分类号】：TP18;O224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2392584