| 多目标优化与自适应惩罚的混合约束优化进化算法 |
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| 引用本文： | 甘敏.多目标优化与自适应惩罚的混合约束优化进化算法[J].控制与决策,2010,25(3):378-382. |
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| 作者姓名： | 甘敏 |
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| 作者单位： | 中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金委创新群体项目(70921001);;国家自然科学基金项目(60574058);;湖南省科技厅国际合作重点项目(2009wk2009) |
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| 摘 要： | 提出一种多目标优化与自适应惩罚函数相结合的方法来处理约束优化问题.首先利用多目标优化方法提取当前群体中的主要信息;然后进一步用自适应惩罚函数选出最有价值的信息.将这种约束处理技术与一种基于群的算法生成器模型相结合,即可得到一种新的约束优化进化算法.选取10个标准测试函数对新算法的性能进行数值实验,结果表明了所提出方法的有效性和较强的稳健性,与其他尖端算法相比得到了相似或更优的结果.
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| 关 键 词： | 多目标优化 自适应惩罚 约束优化问题 进化算法 |
| 收稿时间： | 2009/4/20 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2009/5/26 0:00:00 |
Multiobjective Optimization and Adaptive Penalty Function Based Constrained Optimization Evolutionary Algorithm |
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| GAN Min,PENG Hui,WANG Yong.Multiobjective Optimization and Adaptive Penalty Function Based Constrained Optimization Evolutionary Algorithm[J].Control and Decision,2010,25(3):378-382. |
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| Authors: | GAN Min PENG Hui WANG Yong |
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| Affiliation: | College of Information Science and Engineering/a>;Central South University/a>;Changsha 410083/a>;China. |
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| Abstract: | A hybrid constraint-hadiling method based on multiobjective optimization and adaptive penalty function is presented for constrained evolutionary optimization. The main idea of this approach is to take advantage of multiobjective optimization techniques to extract the main information contained in the current population,and further selcet the most valuable information by using the penalty function to direct the population to evlove. By combining this constraint-handling technique with a model of a population... |
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| Keywords: | Multiobjective optimization Adaptive penalty Constrained optimization problem Evolutionary algorithm |
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