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改進的多目標(biāo)遺傳算法在無人機機翼結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用
現(xiàn)有的多目標(biāo)遺傳算法往往只能求得整個非劣曲線的一部分,同時局部搜索能力差,收斂速度較慢.為了解決這些問題,提出了一種改進算法,該算法將非劣分層遺傳算法(NSGA)與向量評估遺傳算法(VEGA)的優(yōu)點結(jié)合起來,并且提供了一個利用往代信息構(gòu)造搜索方向的局部搜索算子,有效擴展了非劣曲線的范圍,加快了收斂速度.以某無人機機翼結(jié)構(gòu)的多目標(biāo)優(yōu)化問題為例,證明本文改進算法可以較為快速地獲得一個分布均勻的非劣解集.
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