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一种改进的多目标蜻蜓优化算法  
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【英文篇名】 Improved multi-objective dragonfly optimization algorithm
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【作者】 韩鹏; 陈锋;
【英文作者】 Han Peng; Chen Feng; Department of Automation; University of Science and Technology of China;
【作者单位】 中国科学技术大学自动化系;
【文献出处】 微型机与应用 , Microcomputer & Its Applications, 编辑部邮箱 2017年 20期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 多目标优化; 蜻蜓算法; 多样性; 分布性;
【英文关键词】 multi-objective optimization; dragonfly algorithm; diversity; distribution;
【摘要】 提出了一种改进的多目标蜻蜓优化算法。通过引入混合变异算子增加种群的多样性,避免算法早熟现象的发生;采用基于拥挤距离的外部档案动态维护策略,使获得的Pareto最优解集具有更好的分布性。最后,使用多目标基准函数进行测试,并与基本多目标蜻蜓算法和基本多目标粒子群算法进行性能比较。实验结果表明,改进后的多目标蜻蜓优化算法提高了Pareto最优解集的收敛性和分布性。
【英文摘要】 An improved multi-objective dragonfly optimization algorithm was proposed in this paper. A hybrid mutation operator was introduced to increase the diversity of the population and avoid the premature phenomenon. A strategy based on crowding distance strategy was used to maintain the external file dynamic,so as to obtain Pareto optimal solution set with better distribution. Finally,by multi-objective benchmark functions,it is compared with the basic multi-objective dragonfly algorithm and the multi-objective ...
【更新日期】 2017-11-16
【分类号】 TP18
【正文快照】 0引言工程实践和系统设计中的许多优化问题都是多目标优化问题,如城市交通交叉口信号配时,系统的软硬件设计等。传统的处理多目标优化问题的方法是通过加权求和将多目标转化为单目标问题来进行处理。但是,这要求对优化问题有很强的先验认识,难以应用到真正的多目标优化中。又由

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