【摘 要】
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首先给出一种改进的差分进化算法，然后提出一种基于双群体搜索机制的求解约束多目标优化问题的差分进化算法．该算法同时使用两个群体，其中一个用于保存搜索过程中找到的可行解，另
【机 构】
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西安电子科技大学应用数学系,西安电子科技大学智能信息处理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(60703109)资助
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首先给出一种改进的差分进化算法，然后提出一种基于双群体搜索机制的求解约束多目标优化问题的差分进化算法．该算法同时使用两个群体，其中一个用于保存搜索过程中找到的可行解，另一个用于记录在搜索过程中得到的部分具有某些优良特性的不可行解，避免了构造罚函数和直接删除不可行解．此外，文中算法、NSGA-Ⅱ和SPEA的时间复杂度的比较表明，NSGA-Ⅱ最优，文中算法与SPEA相当．对经典测试函数的仿真结果表明，与NSGA-Ⅱ相比较，文中算法在均匀性及逼近性方面均具有一定的优势。
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