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上传时间: 2021-01-12
详细说明：针对局部搜索类NSGA2算法计算量大的问题,提出一种基于密度的局部搜索NSGA2算法(NSGA2- DLS).使用解的密度衡量解的稀疏度,并将当前非支配解中稀疏度最小的解定义为稀疏解,每次遗传过程在稀疏解周围进行局部搜索.在局部搜索过程中,同时采用极限优化策略和随机搜索策略以提高解的质量和收敛速度.对ZDT系列函数和DTLZ系列函数进行仿真实验并与标准NSGA2算法、一种局部随机搜索算法和一种定向搜索算法进行比较,结果表明,NSGA2-DLS在消耗计算量和优化效果方面均优于对比方法.
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