检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]杭州电子科技大学自动化学院,杭州310018 [2]华东理工大学自动化研究所,上海200237
出 处:《控制与决策》2006年第6期601-605,611,共6页Control and Decision
基 金:浙江省自然科学基金项目(Y104560);浙江省留学回国基金项目
摘 要:进化算法在解决多目标优化问题中有其特有的优势.首先对多目标优化问题进行了描述;然后结合研究现状讨论了目前几种主要的基于进化算法的多目标优化方法,以及它们的优缺点;最后给出了多目标进化优化算法的一些应用,以及进化多目标优化算法的未来发展方向.Evolutionary algorithms are particularly desirable to solve multiobjective optimization problems. Firstly, the multiobjective optimization problem is described. Then, several evolutionary multiobjective optimization approaches are discussed including their advantages and disadvantages. Finally, some applications of evolutionary multiobjective optimization are introduced and the future trends of this research topic are also addressed.
分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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