针对多目标优化的混和差分演化算法-中国期刊网

摘要作为一种简单而有效的新兴计算技术，差分演化算法（DE）已受到学术界和工程界的广泛关注，并且已经在多峰函数优化，数据过滤，多目标优化等十九个大方向上取得了许多成功应用。为此，对围绕差分演化算法的相关背景，原理、特点、改进等方面进行简单介绍．HookeandJeeves方法是一种经典的局部搜索算法，将其与差分演化算法结合来求解多目标优化问题，提高了解的收敛质量，因而从整体上提高了算法的性能，并且测试结果也说明了该算法的可行性。

1张晓慧. 基于多目标优化算法的图像匹配.职业技术教育学,2017-03.
2宋华明;韩玉启. 多目标装配线平衡的优化算法.运筹学与控制论,2002-03.
3郭小兰. 基于多目标遗传算法重型齿轮优化设计.建筑技术科学,2023-11.
4徐金胜李风月. 公路路线多目标遗传算法优化设计分析.建筑设计及理论,2016-06.
5徐辉. 基于多目标进化优化算法设计与应用研究.高等教育学,2018-06.
6吴天红，王玮，姜英姿. 基于粒子群算法与人工蜂群算法的多目标车辆路径优化.建筑技术科学,2020-04.
7耿琦,李文建,张伟,季国剑. 多目标粒子群优化算法在城市供电中的应用.产业经济,2020-02.
8庞锐;高兴宝. 基于分解的改进自适应多目标粒子群优化算法.系统科学,2018-02.
9郭修豪;陈勇. 基于随机扰动的多目标进化算法.计算机科学与技术,2015-12.
10王耀文;黄锦涛;李祥勇;庄少欣;肖彬. 基于遗传算法热电冷联产系统多目标方案优化.电力系统及自动化,2012-01.

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