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混合变量多目标优化设计的Pareto遗传算法实现

《上海交通大学学报》2000年 第3期 | 朱学军 攀登   
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摘 要:提出了一种用Pareto遗传算法来实施的带约束的多目标混合变量的优化方法。得到Pareto最优解集,决策者从中可选出满足设计需要的解。该算法包括6个基本算子:选择、变异、交叉、离散变量圆整算子、小生境、Pareto集合过滤器。建立了用于多目标优化的适应度函数,使用模糊罚函数法法将带约束的多目标优化问题转换为无约束优化问题,同时提出了处理混合变量多目标优化问题中离散变量的方法。最后用算例说明了该方法
【分 类】【工业技术】 > 机械、仪表工业 > 机械设计、计算与制图 > 机械设计【数理科学和化学】 > 运筹学 > 最优化的数学理论
【关键词】 混合变量 PARETO最优 遗传算法 多目标优化设计
【出 处】 《上海交通大学学报》2000年 第3期 411-414页 共4页
【收 录】 中文科技期刊数据库