论文研究一种改进的基于差分进化的多目标进化算法.pdf

近年来运用进化算法（EAs）解决多目标优化问题（Multi-objectiveOptimizationProblemsMOPs）引起了各国学者们的关注。作为一种基于种群的优化方法，EAs提供了一种在一次运行后得到一组优化的解的方法。差分进化（DE）算法是EA的一个分支，最开始是用来解决连续函数空间的问题。提出了一种改进的基于差分进化的多目标进化算法（CDE），并且将它与另外两个经典的多目标进化算法（MOEAs）NSGA-II和SPEA2进行了对比实验。