论文研究基于分解多目标进化算法的动态可重叠社区发现 .pdf

将差分进化算法（DE）用于多目标优化问题，提出了一种精英保留和进化进程中非支配解集迁移操作的差分进化算法，以保证所求得多目标优化问题Pareto最优解的多样性。采用双群体约束处理技术，构建进化群体的P

针对复杂多目标优化问题,提出一种混合量子进化算法,并利用它求解多目标函数优化问题。该算法根据多目标优化的特点,创建外部集合保存历代搜索到的非支配解,利用其中的精英个体设计了一种旋转角自适应调整的量子门

动态社区发现算法的研究进展

基于0-1多目标背包问题的量子进化多目标算法

现实生活中，若要建立新的超市、工厂、医院等公共基础设施，面临的一个首要问题即为选址问题。针对某大学城超市的选址问题，用改进的进化规划算法对此问题进行求解，给出了可行方案，为决策提供了依据。

首先针对常规多目标优化算法求解高维多目标优化时面临的选择压力衰减问题进行论述;然后针对该问题,按照选择机制的不同详细介绍基于Pareto支配、基于分解策略和基于性能评价指标的典型高维多目标优化算法,并

基于智能体的多目标社会进化算法? 潘晓英刘芳焦李成 ? 们一 西安电子科技大学智能信息处理研究所智能感知与图像理解教育部重点实验室陕西西安 西安电子科技大学计算机学院陕西西安 盯印

区间多目标优化问题在实际应用中普遍存在且非常重要. 为得到贴合决策者偏好的最满意解, 采用边优化 边决策的方法, 提出一种交互进化算法. 该算法通过请求决策者从部分非被支配解中选择一个最差解, 提取决

算法啊，反向学习模型的多目标进化算法，多学习吧，多努力

【强烈推荐，非常好的论文】如今人们生活在一个网络无处不在的时代,例如,交通运输网、移动通信网、互联网、在线社交网等,这些网络结构复杂,人们无法直接从中提取有用信息。社区发现作为一种重要的网络分析技术,