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混合NSGA-Ⅱ和DE的优化算法及应用

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【作者】 李岩张光武

【Author】 LI Yan;ZHANG Guang-wu;School of Computer Science and Technology,Harbin University of Science and Technology;

【通讯作者】 李岩;

【机构】 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院

【摘要】 遗传算法NSGA-Ⅱ在引入快速非支配排序算法、拥挤度算子以及精英策略后重复个体产生的概率明显上升,降低了帕累托效率。针对这一缺陷进行了改进,去除了重复个体并保持种群数量不变。根据遗传算法基因交叉变异的方法和差分进化算法DE的思想,将改进后的NSGA-Ⅱ算法与DE算法进行有效混合构建一种新的多目标优化算法。通过MATLAB对优化后的算法进行验证,结果表明优化后的算法在分布性和收敛性上都有所提高,搜索解的能力也有所提升。然后利用优化后的算法完成对μC/OS-Ⅱ任务管理部分的软硬件划分。

【基金】 哈尔滨市优秀学科带头人基金(2013RFXXJ034);黑龙江省自然科学基金(F2015038)
  • 【DOI】10.15938/j.jhust.2018.05.013
  • 【分类号】TP18
  • 【下载频次】86
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