李望移

作品数：3被引量：9H指数：2
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供职机构：湘潭大学更多>>
发文主题：鲁棒性多目标进化算法搜索函数优化多目标更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《电子学报》《计算机科学》更多>>
所获基金：国家自然科学基金湖南省教育厅重点项目湖南省自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金更多>>
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用多目标进化算法搜索MOPs的鲁棒Pareto最优解被引量：6
《电子学报》2009年第12期2815-2822,共8页郑金华 罗彪 周聪 李望移 
国家自然科学基金(No.60773047);湖南省自然科学基金(No.09JJ6089);湖南省教育厅重点科研项目(No.06A074)
搜索鲁棒Pareto最优解是多目标进化算法(MOEA)研究的一个重要方面.目前,优化"原目标函数"的传统MOEA与基于"有效目标函数"的MOEA(Eff-MOEA)在搜索鲁棒Pareto最优解时都易丢失某些性质的解.为解决这一缺陷,本文定义了一种新的鲁棒Pareto...
关键词：多目标进化算法 鲁棒性 质量 鲁棒Pareto最优解 有效目标函数 
进化算法鲁棒最优解研究综述被引量：2
《计算机科学》2009年第2期30-34,58,共6页郑金华 罗彪 李晶 文诗华 李望移 
国家自然科学基金(60773047);湖南省教育厅重点科研项目(06A074)资助
在实际应用中,环境往往是不稳定的且易受到噪声的影响。因此,对于许多现实优化问题,一个鲁棒性好的解具有重要的意义。然而,以往关于进化算法(EAs)的研究主要集中在寻找全局最优解,解的鲁棒性却没有得到重视。从单目标鲁棒最优解、多目...
关键词：进化算法 鲁棒性 鲁棒最优解 单目标 多目标 效率 
引导交叉——一种新的遗传交叉策略被引量：2
《计算机工程与应用》2008年第29期40-43,共4页李望移 郑金华 
国家自然科学基金No.6997403;教育部留学回国人员科研启动基金资助项目( 教外司留[2005]546 号);湖南省自然科学基金No.05JJ30125;湖南省教育厅重点科研项目( No.06A074)~~
介绍了遗传算法的优化方法,在已经存在的交叉算子上提出了一种新的交叉算子——引导交叉,它结合了异位交叉和等位交叉的特点,并加入个体反码表示形式,在执行交叉操作前有一个自适应的选择交叉方式的判断,给出了5组不同的测试函数的仿真...
关键词：引导交叉 自适应性 收敛性 函数优化 全局最优解 
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