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
作 者:卢佳明 LU Jiaming(Henan Vocational College of Light Industry,Zhengzhou 450000,China)
机构地区:[1]河南轻工职业学院,郑州450000
出 处:《计算机应用文摘》2024年第15期147-149,共3页Chinese Journal of Computer Application
摘 要:多目标优化问题在实际应用中广泛存在,涵盖了工程设计、资源分配、机器学习等领域。由于其具有问题空间复杂、决策变量众多及目标之间存在相互矛盾的特性,传统优化方法难以在解空间中找到全局的、非支配的解集。为解决多目标优化问题,文章探究了基于进化计算的方法。Multi-objective optimization problems are widely used in practical applications,covering such fields as engineering design,resource allocation,machine learning,etc.Due to the complex problem space,numerous decision variables and contradictory objectives,it is difficult for traditional optimization methods to find a global,non-dominant solution set in the solution space.In order to solve the multi-objective optimization problem,this paper explores a method based on evolutionary computation.
关 键 词:多目标优化问题 进化计算 遗传算法 粒子群算法 差分进化算法
分 类 号:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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