作者：刘敏忠; 邹秀芬; 康立山多目标优化问题多目标演化算法偏序关系收敛性多样性
摘要：利用Better函数对多目标优化问题(MOP)建立了一种偏序关系,并通过这种偏序关系对种群中的个体进行排名,设计了一种高效的多目标演化算法(EMOEA),应用有限Markov链的有关理论证明了此演化算法的收敛性,同时对四个Benchmark函数进行了数值试验,测试结果表明,新算法在解集分布的均匀性、多样性、精确性以及快速收敛性均优于已有的MOEA.将此算法推广用于求解经济领域或工程领域的一些难题, 则在实际中具有广阔的应用前景.
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