一种基于极坐标的分布度保持策略

曾映兰; 邝达; 郑金华

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一种基于极坐标的分布度保持策略

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将极坐标的思想引入多目标遗传算法来保持解的多样性,由此提出了一种新的多目标遗传算法:PCGA2(Polar CoordinatesGenetic AlgorithmsⅡ);分析了基于极坐标的分布度保持策略的时间复杂度,并通过实验将PCGA2同当前流行的两种多目标遗传算法(NSGA2和SPEA2)进行了比较.实验数据表明该算法不仅在时间耗费上比较低,而且所得到的解具有非常好的分布度.

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来源
《计算机工程与应用》 |2008年第20期|36-40|共5页
作者
曾映兰; 邝达; 郑金华;
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作者单位

湘潭大学;

信息工程学院;

湖南;

湘潭;

411105;

湘潭大学;

信息工程学院;

湖南;

湘潭;

411105;

湘潭大学;

信息工程学院;

湖南;

湘潭;

411105;

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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
多目标遗传算法; 多样性; 时间复杂度; 分布度;

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