1) Pareto strength
Pareto强度
1.
To maintain a good spread of solution in the population, the Loosing- density is defined and used in this algorithm,the fitness of the individual through Pareto strength and Loosing- density is also defined .
该算法定义和使用稀松密度来保持群体中个体的均匀分布,并将个体的Pareto强度和稀松密度合并到个体的适应值定义中,使得搜索向Pareto最优解集的方向进行并防止早熟;算法还采用多父体杂交策略,每代只产生一个新个体、淘汰一个最差个体,精英个体自动留存。
2) Pareto strength
Pareto强度值
1.
In this paper,the Pareto strength SCE-UA algorithm(PSSCE)is presented to handle the reservoir optimization operation problem.
提出求解水库优化调度问题的Pareto强度值SCE-UA算法,该方法将水库优化调度的约束优化问题转换成两个目标函数的无约束优化问题,一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数;对上述两个目标函数组成的向量个体,利用Pareto优于关系和个体Pareto强度值概念,实现个体的优劣比较和群体的优劣排序,在此基础上使用SCE-UA算法求解。
2.
Individual抯 ranking procedure is based on its Pareto strength which appears first in multi-objective optimization.
利用多目标优化问题中的Pareto优于关系,定义个体Pareto强度值指标以便对个体进行排序选优,根据Pareto强度值排序和最小代数代沟模型设计出新的实数编码遗传算法。
3) strength Pareto evolutionary algorithm
强度Pareto进化算法
1.
Multiobjective injecting performances optimization of injection molding machinery based on strength Pareto evolutionary algorithm;
改进强度Pareto进化算法,引入模糊C均值聚类,加快外部种群的聚类过程。
4) Pareto strength evolution
Pareto强度值演化
5) SPEA2
强度Pareto进化算法
1.
Then the improved strength Pareto evolutionary algorithm(SPEA2) combined with the parallel genetic algorithm(PGA) is used to identify the parameters.
改进了传统负荷参数辨识的目标函数,将现有负荷模型参数辨识的单目标优化问题转化成多目标优化问题,并在改进强度Pareto进化算法的基础上引入并行遗传算法的思想,进行多目标参数辨识,力求克服目前困扰负荷建模及其参数辨识中收敛速度慢、易发散等问题。
6) Pareto Fitness Genetic Algorithm(PFGA)
Pareto适应度遗传算法
1.
Combining Pareto Fitness Genetic Algorithm(PFGA) with local search,an Improved Pareto Fitness Genetic Algorithm(IPFGA) for multi-objective combinatorial optimization is proposed.
将Pareto适应度遗传算法(PFGA)与局部搜索相结合,提出了一种用于求解多目标组合优化问题的改进算法IPFGA,该算法基于Pareto支配关系对遗传操作产生的每一个个体进行局部搜索,并采取在外部群体中引入拥挤距离的精英选择策略。
补充资料：表光合强度(见光合强度)
表光合强度(见光合强度)
forecast of sowing or transplanting time
b iaoguanghe qiangdu表光合强度见光合强度
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条