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论文编号 200611-907
论文题目 Using Engineering View to Design Better Multi-objective Evolutionary Algorithms
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作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

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Using Engineering View to Design Better Multi-objective Evolutionary Algorithms

首发时间:2006-11-30

Zheng Bojin 1    Li Yuanxiang 1   
  • 1、Wuhan University

Abstract:Multi-Objective Optimization Problems(MOPs) are very difficult to solve by traditional methods, so many Evolutionary Algorithms were designed to deal with them. In this paper, we discussed Multi-objective Evolutionary Algorithms(MOEAs) in engineering view, and proposed a new unified framework. According to the framework, we find some possible key points to the design of MOEAs and these key points are discussed. Then we introduce a new MOEA and test it with some famous benchmark functions. The numerical experiments show that the algorithm can obtain more non-dominant solutions which distribute equably and approximately to the Pareto front in less time than some algorithms such as SPEA2, NSGAII and HPMOEA.

keywords: Multi-Objective Optimization, Framework, Evolutionary Algorithm, Pareto Front

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Using Engineering View to Design Better Multi-objective Evolutionary Algorithms

郑波尽 1    李元香 1   
  • 1、武汉大学

摘要:Multi-Objective Optimization Problems(MOPs) are very difficult to solve by traditional methods, so many Evolutionary Algorithms were designed to deal with them. In this paper, we discussed Multi-objective Evolutionary Algorithms(MOEAs) in engineering view, and proposed a new unified framework. According to the framework, we find some possible key points to the design of MOEAs and these key points are discussed. Then we introduce a new MOEA and test it with some famous benchmark functions. The numerical experiments show that the algorithm can obtain more non-dominant solutions which distribute equably and approximately to the Pareto front in less time than some algorithms such as SPEA2, NSGAII and HPMOEA.

关键词: Multi-Objective Optimization, Framework, Evolutionary Algorithm, Pareto Front

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Zheng Bojin ,Li Yuanxiang . Using Engineering View to Design Better Multi-objective Evolutionary Algorithms[EB/OL]. Beijing:Sciencepaper Online[2006-11-30]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/200611-907.

No.1008889298116488****

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