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摘要:
进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研究热点之一.在简要总结2003年以前的主要算法后,着重对进化多目标优化的最新进展进行了详细讨论.归纳出当前多目标优化的研究趋势,一方面,粒子群优化、人工免疫系统、分布估计算法等越来越多的进化范例被引入多目标优化领域,一些新颖的受自然系统启发的多目标优化算法相继提出;另一方面,为了更有效的求解高维多目标优化问题,一些区别于传统Pareto占优的新型占优机制相继涌现;同时,对多目标优化问题本身性质的研究也在逐步深入.对公认的代表性算法进行了实验对比.最后,对进化多目标优化的进一步发展提出了自己的看法.
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内容分析
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文献信息
篇名 进化多目标优化算法研究
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 多目标优化 进化算法 Pareto占优 粒子群优化 人工免疫系统 分布估计算法
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 271-289
页数 19页 分类号 TP18
字数 15986字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1001.2009.03483
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 焦李成 西安电子科技大学智能信息处理研究所 514 14586 52.0 103.0
5 公茂果 西安电子科技大学智能信息处理研究所 21 1246 13.0 21.0
9 杨咚咚 西安电子科技大学智能信息处理研究所 4 792 4.0 4.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (20)
共引文献  (133)
参考文献  (15)
节点文献
引证文献  (762)
同被引文献  (391)
二级引证文献  (1516)
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2009(17)
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2009(17)
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  • 二级引证文献(76)
研究主题发展历程
节点文献
多目标优化
进化算法
Pareto占优
粒子群优化
人工免疫系统
分布估计算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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