基于IFI与FUA的Pareto遗传算法

李少波; 杨观赐

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在适应值快速辨识算法和基于聚类排挤的外部种群快速替换算法的基础上,提出了搜索Pareto最优解集的快速遗传算法.在该算法中,IFI算法实现个体适应值的快速辨识,FUA维持种群多样度和Pareto最优解集的均匀分布性.采用FPGA算法对多种多目标0/1背包问题进行仿真优化,FPGA算法能够以较少的计算成本搜索到高精度、分布均匀、高质量的Pareto非劣解集,收敛速度和收敛准确性均优于强度Pareto进化算法(SPEA).

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来源
《计算机工程》 |2007年第15期|187-189192|共4页
作者
李少波; 杨观赐;
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作者单位

贵州大学CAD/CIMS工程技术中心;

贵阳;

550003;

贵州大学CAD/CIMS工程技术中心;

贵阳;

550003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
快速遗传算法; Pareto最优性; 适应值快速辨识算法; 快速替换算法;

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