一种基于决策图贝叶斯网络的强度Pareto进化算法

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【摘要】

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提出了一种基于决策图贝叶斯网络的强度Pareto进化算法,该算法把贝叶斯概率模型结合到多目标进化算法中,通过构造和学习网络来替代传统进化算法中的交叉重组和变异等遗传操作

【作者】

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姚金涛林亚平张明武童调生

【机构】

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华南农业大学信息学院,湖南大学计算机与通信学院,华南农业大学信息学院,湖南大学电气与信息学院

【出处】

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计算机学报

【发表日期】

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2005年12期

【关键词】

：

多目标优化进化算法贝叶斯网络 PARETO前沿 multi-objective optimization evolutionary algorithms

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提出了一种基于决策图贝叶斯网络的强度Pareto进化算法,该算法把贝叶斯概率模型结合到多目标进化算法中,通过构造和学习网络来替代传统进化算法中的交叉重组和变异等遗传操作,避免对大量参数的人工设置和重要构造块的破坏.求解多目标背包问题的仿真结果表明,所提算法可以快速收敛到较好的Pareto前沿,有很强的鲁棒性.

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