【摘 要】
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针对PESA算法所需的计算运算量、计算难度及运算时间都随着解集数量的增加而急剧增加的问题,将熵值度量指标引入到PESA算法中,提出了基于信息熵的PESA算法(C-PESA,comentropy-based PESA)。该算法根据信息熵指标在量化度量Pareto解集的分布特性,判断种群进化是否到达成熟阶段,本算法迭代1 300次时即到达成熟阶段,从而尽早结束了算法复杂的优化过程,在一定程度上简化了P
【机 构】
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南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室,南京工业大学自动化与电气工程学院
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针对PESA算法所需的计算运算量、计算难度及运算时间都随着解集数量的增加而急剧增加的问题,将熵值度量指标引入到PESA算法中,提出了基于信息熵的PESA算法(C-PESA,comentropy-based PESA)。该算法根据信息熵指标在量化度量Pareto解集的分布特性,判断种群进化是否到达成熟阶段,本算法迭代1 300次时即到达成熟阶段,从而尽早结束了算法复杂的优化过程,在一定程度上简化了PESA算法的时间复杂度。仿真结果表明,随着进化种群数量的增长,C-PESA算法的计算量只是呈现线性增加,
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