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考虑全局和局部帕累托前沿的多模态多目标优化算法
多模态多目标优化 局部收敛性 进化算法 种群多样性
2023/1/7
多模态多目标优化问题(Multimodal multi-objective optimization problems,MMOPs)是指具有多个全局或局部Pareto解集(Pareto solution sets,PSs)的多目标优化问题(Multi-objective optimization problems,MOPs).在这类问题中,Pareto前沿(Pareto front,PF)上相距很...
2022年11月8日下午，广西民族大学人工智能学院邀请郑州大学电气与信息工程学院、军民融合研究院院长、博士生导师梁静教授作“多模态多目标优化方法研究”线上主题讲座。我院院长葛丽娜、副院长莫靖林，学院周永权教授、部分师生代表于博达楼418室、503室聆听。
一种多模态单亲遗传算法
2007/12/13
Abstract遗传算法在处理复杂的、多模态优化问题时常不十分有效,很难同时搜索多个峰点.这主要是由全局选择机制和交叉算子引起的.针对上述不足,本文提出了一种多模态单亲遗传算法,目标不是发现一个最优解而是多个最优或次优解的集合.主要是对交叉算子和选择机制作了改进,群体中个体能较好地保留自己的遗传特性,大大增强了种群个体的分散性.该方法不仅易实现并行或分布计算,且群体规模可以任意选取.仿真结果验证了...
多模态函数优化的拥挤聚类遗传算法
2007/12/12
Abstract对多模态函数优化问题，分析了各种小生境策略；将拥挤模型与聚类算法相结合，提出了一种拥挤聚类遗传算法．拥挤模型在适应值曲面上形成多个小生境，聚类算法消除了每个小生境内部的基因漂移现象．理论分析证明了算法的收敛性能．数值实例表明，拥挤聚类模型在多极值搜索的数量、质量和精度上都优于拥挤模型与确定性拥挤模型．将拥挤聚类遗传算法应用于国家同步辐射实验室变间距全息光栅的设计，取得了满意的效果．...