文献类型：期刊文献

中文题名：基于进化算法的多目标优化方法

英文题名：Approaches of Evolutionary Multiobjective Optimization

作者：蓝艇[1];刘士荣[1];顾幸生[2]

机构：[1]杭州电子科技大学自动化学院,杭州310018;[2]华东理工大学自动化研究所,上海200237

年份：2006

卷号：21

期号：6

起止页码：601

中文期刊名：控制与决策

外文期刊名：Control and Decision

收录：CSTPCD;;EI(收录号：20063210055959);Scopus;北大核心:【北大核心2004】；CSCD:【CSCD2011_2012】；

基金：浙江省自然科学基金项目(Y104560);浙江省留学回国基金项目

语种：中文

中文关键词：进化算法;多目标优化;Pareto最优

外文关键词：Evolutionary algorithm l Multiobjective optimization; Pareto optimum

摘要：进化算法在解决多目标优化问题中有其特有的优势.首先对多目标优化问题进行了描述;然后结合研究现状讨论了目前几种主要的基于进化算法的多目标优化方法,以及它们的优缺点;最后给出了多目标进化优化算法的一些应用,以及进化多目标优化算法的未来发展方向.
Evolutionary algorithms are particularly desirable to solve multiobjective optimization problems. Firstly, the multiobjective optimization problem is described. Then, several evolutionary multiobjective optimization approaches are discussed including their advantages and disadvantages. Finally, some applications of evolutionary multiobjective optimization are introduced and the future trends of this research topic are also addressed.