2022年3月30日 · 为了解决这个问题，本文提出了一种称为 DD-CMOEA 的新方法，该方法具有双重阶段（即探索和开发）和双重种群。 具体来说，称为 mainPop 和 auxPop 的两个种群首先 …

2023年11月10日 · CCMO算法从大小为N的两个种群Population1和Population2的随机初始化开始。 在每一代中，通过所采用的MOEA交配选择策略，分别从群体1和群体2中选择两个亲本 …

To remedy this issue, this article proposes a coevolutionary framework for constrained multiobjective optimization, which solves a complex CMOP assisted by a simple helper …

CCMO 是一种用于解决约束多目标优化问题 (CMOPs) 的框架。 在 CCMO 中，两个种群 (P1 和 P2) 分别演化，P1 在不考虑约束的情况下进行演化，而 P2 在环境选择过程中包含了约束信息。

2024年3月1日 · To answer RQ1, this study compares two novel approaches that account for CCMO characteristics. The global parallel CCMO (GP-CCMO) model evaluates solutions in …

2025年3月1日 · A new Chaotic Center of Mass Optimization (CCMO) algorithm is introduced to efficiently explore the design space. Additionally, an efficient neural network (NN) model is …

2022年3月29日 · 在I型 C1-DTLZ3 问题中，补充材料中的图 S-27 表明 c-DPEA 表现最好，其次是 CCMO，而其他则受到通向 PF 的不可行障碍的阻碍。 如图 S-28 所示，c-DPEA 和 CCMO …

2023年1月1日 · To this end, this paper proposes a novel constrained multi-objective evolutionary algorithm assisted by an additional objective function, called CMAOO. First, the main …

本文将所提的资源分配指标运用于双种群约束多目标优化算法CCMO上，动态地分配基于以求解原问题为目标的种群的资源和以求解从原问题提取出来的协助问题为目标的种群的资源。

2020年6月18日 · To remedy this issue, this paper proposes a co-evolutionary framework for constrained multi-objective optimization , which solves a complex CMOP assisted by a simple …