期刊文献+

多目标Pareto遗传算法中处理约束条件的方法 被引量:1

在线阅读 下载PDF
导出
摘要 本文提出两种多目标Pareto遗传算法中处理约束条件的方法,一是将个体的秩转化为适应度的值,二是利用隶属度将约束转换为秩,这两种方法原理明晰,可以在实际问题中对比选择。
作者 管迪 陈乐生
出处 《安徽电子信息职业技术学院学报》 2005年第6期74-75,共2页 Journal of Anhui Vocational College of Electronics & Information Technology
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献16

  • 1Hancock P J B. An empirical comparison of selection methods in evolutionary algorithm[A]. Evolutionary Computing: AISB Workshop[C]. Berlin: Springer-Verlag, 1994. 80-94.
  • 2Thomas Fritsch, Kurt Tutschku, Kenji Leibnitz. Field strength prediction by ray-tracing for adaptive base station positioning in mobile communication networks[A].2nd ITG Conf on Mobile Communication'95 [C]. Neu Ulm, 1995. 135-139.
  • 3Kurt Tutschku, Notker Gerlich, Phuoc Tran-Gia. An integrated approach to cellular network planning[A].7th Int Telecommunication Network Planning Symp[C]. Sydney, 1996.
  • 4Calegari P, Cuidec F, Kuonen P, et al. Genetic approach to radio network optimization for mobile systems[A]. Proc IEEE VTC'97[C]. Phoenix, 1997.2:755-759.
  • 5Jin K H. Genetic approach with a new representation for base station placement in mobile communications[A].Proc IEEE VTC'01[C]. Atlantic, 2001. 860-864.
  • 6Zitzler E. Evolutionary Algorithms for Multiobjective Optimization.. Methods and Applications[M]. Shaker Verlag, 1999.11-12.
  • 7Deb K, Agrawal S, Pratap A, et al. A fast elitist nondominated sorting genetic algorithm for multi-objective optimization:NSGA-Ⅱ[A]. Proc of the Parallel Problem Solving from Nature VI Conf[C]. Paris ,2000. 849-858.
  • 8Srinivas N, Deb K. Multi-objective function optimization using non-dorninatedsorting genetic algorithms[J].Evolutionary Computation, 1995,2 (3) : 221-248.
  • 9Goldberg D E. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning[M]. Massachusetts: Addison-Wesley, 1983.
  • 10Cheng F Y,J Struct Eng,1997年,123卷,9期,1252页

共引文献63

同被引文献4

引证文献1

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部