[发明专利]一种基于随机排序学习的多模多目标差分演化算法在审
| 申请号： | 201911236493.8 | 申请日： | 2019-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN111191343A | 公开（公告）日： | 2020-05-22 |
| 发明（设计）人： | 王彬;梁怡萍;江巧永;黑新宏 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F111/06;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 杨洲 |
| 地址： | 710048*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于随机排序学习的多模多目标差分演化算法，包括：种群初始化，在搜索空间中随机生成N个个体作为初始种群，并计算每个个体的目标函数值；采用新型的差分算法作为繁殖方法，针对每一个目标向量，产生后代个体；将父代种群与繁殖产生的子代种群合并形成新种群，使用基于随机排序的环境选择策略对种群排序、选择；更新外部档案；判断是否满足终止条件。本发明可提高算法的全局搜索能力，并使对种群贡献大的个体获得更高的遗传概率，很大程度上加快了算法的收敛速度；采用基于随机排序的环境选择策略，平衡了种群在决策空间及目标空间中的多样性，并且对种群进行全排序，为差分算法中的向量选择策略提供数据支持。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 随机 排序 学习 多目标 演化 算法 | ||
【主权项】：
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