多目标进化算法测试问题的设计与分析--《计算机工程》2009年14期 南大学青年基金资助项目(SWUQ2006013) 【分类号】： TP301.6 【正文快照】： 1概述近年来涌现出了不少多目标优化进化算法(Multi Objective Evolutionary Algorithm,MOEA),在处理某些实际问题中也得到了一些成功的应用。如何定义多目标问题的共同特征并设计一些能反映实际多目标
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...分类号】： TP301.6 【正文快照】： 1概述近年来涌现出了不少多目标优化进化算法(Multi Objective Evolutionary Algorithm,MOEA),在处理某些实际问题中也得到了一些成功的应用。
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基于合作型协同进化模型，提出了一种新型的多目标优化进化算法。
A new multi-objective optimization evolutionary algorithm based on the model of cooperative co-evolution is proposed in this paper.
将微分进化算法的应用范围从求解无约束单目标优化推广到求解一般情形的多目标优化。
The application scope of differential evolution algorithm is extended to a general multi-objective optimization from unconstrained single-objective optimization.
进化算法作为处理复杂函数最优化、全局最优化和多目标最优化问题的一种有效算法，正日益受到人们的重视。
Evolutionary algorithms are one of the effective algorithms for hard optimization, global optimization and multiobjective optimization problems, which are attached more and more importance to.
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