付朋辉

作品数：3被引量：17H指数：2
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供职机构：武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室更多>>
发文主题：PARETO最优解多目标优化问题多目标演化算法目标函数模拟退火算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术理学更多>>
发文期刊：《计算机工程与设计》《武汉大学学报（理学版）》《小型微型计算机系统》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金更多>>
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基于演化算法实现多目标优化的岛屿迁徙模型被引量：2
《小型微型计算机系统》2004年第2期237-241,共5页闫震宇 康立山 付朋辉 黄玉珍 
国家自然科学基金 (60 0 73 0 43;70 0 710 42;60 13 3 0 10 )资助;并行与分布处理国家重点实验室基金资助
多目标演化算法 (MOEA)利用种群策略 ,尽可能地找出多目标问题的 Pareto最优集供决策者选择 ,为决策者提供了更大的选择余地 ,与其它传统的方法相比有了很大的改进 .但提供大量选择的同时 ,存在着不能为决策者提供一定的指导性信息 ,不...
关键词：多目标优化问题 PARETO最优解 多目标演化算法 岛屿迁徙模型 
用多目标演化优化算法解决约束选址问题被引量：7
《计算机工程与设计》2003年第3期1-3,共3页付朋辉 康立山 阎震宇 
国家自然科学基金资助项目(60073043;70071042;60133010);并行与分布处理国家重点实验室基金资助项目
约束选址问题是一个多目标约束优化问题,传统算法(加权法)一次只能得到一个候选解,用多目标演化优化算法对其进行求解,可以一次得到多个候选解,给决策者提供更多的选择余地,以期获得更大的利益。数字试验表明,该方法优于传统多目标优化...
关键词：多目标演化优化算法 约束选址问题 数学模型 目标函数 模拟退火算法 
一种新的多目标演化算法——稳态淘汰演化算法被引量：8
《武汉大学学报（理学版）》2003年第1期33-38,共6页闫震宇 康立山 陈毓屏 付朋辉 
国家自然科学基金资助项目 (60 0 730 4 3 ;70 0 71 0 4 2 ;60 1 330 1 0 )
提出一种新的多目标演化算法 :稳态淘汰演化算法 (SteadyEliminationEvolutionaryAlgorithm ) .该算法利用稳态淘汰策略 ,能够在不需要额外计算量和存储空间的情况下 ,自发地保存精英个体 (elitist) .
关键词：多目标优化问题 多目标演化算法 PARETO最优解 精英策略 稳态淘汰演化算法 约束条件 
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