| 一种改进的非支配排序遗传算法INSGA |
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| 引用本文： | 关志华,寇纪淞,李敏强.一种改进的非支配排序遗传算法INSGA[J].天津大学学报(自然科学与工程技术版),2002,35(4):429-434. |
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| 作者姓名： | 关志华 寇纪淞 李敏强 |
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| 作者单位： | 天津大学系统工程研究所 天津300072
(关志华，寇纪淞)，天津大学系统工程研究所 天津300072(李敏强) |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 (699740 2 6,70 1 71 0 0 2 ) |
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| 摘 要： | 为克服非支配排序遗传算法（NSGA）存在的计算复杂度高，未采用精英策略以及需要特别指定共享半径等特点，介绍一种改进的算法INSGA，克服了上述缺点，并通过实验验证，在几个给定的函数优化问题上都取得了比较好的结果。
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| 关 键 词： | 非支配排序遗传算法 INSGA 计算复杂性 精英策略 多目标进化算法 收敛性 最优解 |
| 文章编号： | 0493-2137(2002)04-0429-06 |
| 修稿时间： | 2001年11月9日 |
An Improved Evolutionary Algorithm for Multi-Objective Optimization |
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| GUAN Zhi hua ,KOU Ji song,LI Min qiang.An Improved Evolutionary Algorithm for Multi-Objective Optimization[J].Journal of Tianjin University(Science and Technology),2002,35(4):429-434. |
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| Authors: | GUAN Zhi hua KOU Ji song LI Min qiang |
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| Institution: | GUAN Zhi hua 1,KOU Ji song,LI Min qiang |
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| Abstract: | An improved non dominated sorting genetic algorithm (INSGA),based on the multi objective evolution,is suggested.It overcomes the difficulties of computational complexity,non elitism and the need for specifying a sharing parameter in non dominated sorting genetic algorithm(NSGA). Simulation results from the problems on three difficult tests show that the proposed INSGA is able to find solutions much better spread to all problems compared to NSGA. |
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| Keywords: | NSGA INSGA computational complexity elitism approach sharing |
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