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属性权重信息不完全的双边匹配多目标决策模型的研究，蒋忠中，盛莹，以C2C电子商务为实际背景，研究了在商品属性权重信息不完全的情况下买卖双方的双边匹配问题。首先给出了C2C电子商务中商品属性权重
针对多目标分布估计算法全局收敛性较弱的缺陷，提出了一种自适应混合多目标分布估计进化算法。其基本思想是：在多目标分布估计算法中引入全局收敛性较强的差分进化算法，当函数变化率较大时，用分布估计算法产生新种
以时间效益最大化为主要目标、成本最小化为次要目标，考虑灾后纵多不确定因素，基于系列假设和约束条件构建ELRP多目标优化模型;采用先定位分配，再安排路线的思路，首先根据时间窗、距离和路阻等因素进行应急中
多目标最小生成树问题是典型的NP问题。针对此问题，提出一种改进的多目标蚁群算法。为获得更好的非劣前端，通过合理选取多个信息素扩散源与扩散策略来避免其早熟收敛，并引入非支配排序算子，提高种群多样性并避免
针对多目标车辆路径问题的研究，考虑了车载量限制和硬时间窗的约束条件，以最小派车数和最小车辆行驶距离为目标建立了数学模型。在分析基本蝙蝠算法求解离散问题局限性的基础上，混合蝙蝠法加入交叉算子和重组算子，
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为解决多目标粒子群优化算法存在解的多样性差、分布不均等问题，提出一种混合择优机制：在迭代过程中每个粒子依概率，根据解集信息熵或Sigma值确定其全局极值；并直接对解集进行基于信息熵的克隆选择，根据支配
以多目标跟踪为核心的算法,具有较好的鲁棒性
针对和声搜索算法不能很好地求解多目标优化问题的缺陷,提出一种多目标和声搜索—分布估计混合算法MHS-EDA。该算法一方面利用分布估计的采样操作对和声记忆库内进行搜索,拓宽了和声记忆库内空间;另一方面对
针对低轨(LEO,low earth orbit)卫星网络中,链路资源利用不均衡以及差异化业务的服务质量(QoS,quality of service)要求难以满足,容易导致网络整体运行效率降低的问题
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