文献类型：期刊文章

作　　者：雷德明[1] 严新平[1] 吴智铭[2]

机构地区：[1]武汉理工大学智能运输系统研究中心 [2]上海交通大学自动化研究所,上海200030

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家重点基础研究发展计划(973计划)(No.2005CB724205);国家自然科学基金(No.60074011)

年　　份：2006

卷　　号：34

期　　号：6

起止页码：1142-1145

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20063610101209)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：设计了多目标混沌进化算法(MCEA),在每一代遗传操作和外部档案调整完成之后,该算法从外部档案中随机选择部分个体,对这些个体的拷贝进行混沌搜索,以产生更多非劣解.将强度Pareto进化算法(SPEA)和SPEA2分别与基于Logistic映射的混沌搜索结合而产生的MCEAs应用于一些复杂多目标优化问题,计算结果表明,混沌的加入,明显改善了多目标进化算法(MOEA)各方面的性能.

关 键 词：混沌 PARETO最优 多目标进化算法

分 类 号：TP18]