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| 1 | 一种双种群遗传粒子群算法及在SMB优化中的应用显示文摘针对遗传算法和粒子群算法本身固有的局限,提出了基于Pareto非劣解集的多目标双种群遗传粒子群算法。设置两个独立种群分别进行寻优,每隔一定代数,按一定比例选取精英个体在两个种群间进行迁徙,接着继续在各自种群中寻优,最终两种群都将收敛于Pareto最优前端。通过两个测试函数和在模拟移动床(SMB)上的操作条件优化仿真试验验证,双种群遗传粒子群算法较单一种群的遗传算法或粒子群算法能在较少的进化代数上收敛,解集具有更好的分布性和多样性;并能有效地对模拟移动床操作条件进行优化。 | 肖迪 葛启承 林锦国 程明 | 2012 | 南京理工大学学报2012，36，1： | 8 |
| 2 | 非支配排序均匀遗传算法显示文摘根据第二代非支配排序遗传算法(NSGAⅡ)的不足之处,提出了一种新的多目标遗传算法——非支配排序均匀遗传算法(NSUGA)。新算法采用了多父本多点交叉方式,同时将均匀设计的思想用于算法的交叉操作;新算法还对拥挤距离的计算过程和算法的终止条件进行了改进。通过两个多目标优化测试函数的仿真计算对比,显示NSUGA算法在求解精度、计算效率和避免算法陷于局部最优解方面均优于NSGA II算法。 | 刘厚才 陈志钢 | 2011 | 计算机应用研究2011，28，11： | 5 |
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