典型文献
基于支配强度的NSGA Ⅱ改进算法在研究生招生面试分组中的应用
文献摘要：
针对研究生招生面试分组这一 NP难问题,提出了一种以分组遗传算法(GGA)和基于支配强度的改进NSGA II算法为基础的混合多目标分组遗传算法.通过基于矩阵编码的多交叉/多变异算子、次精英化的初始化种群策略以及改进的帕累托支配关系,解决了经典NSGA Ⅱ算法在该问题中的收敛速度慢、易陷入局部最优的问题.仿真实验结果表明,该方法只需进行较少代数(不超过100代)的进化,即可获得最优解集,满足了快速分组的用户偏好.
文献关键词：
面试分组;多目标优化;NSGA Ⅱ;分组遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
彭光彬;何静媛
作者机构：
重庆机电职业技术大学 信息工程学院,重庆402760;重庆大学 计算机学院,重庆400044
文献出处：
引用格式：
[1]彭光彬;何静媛-.基于支配强度的NSGA Ⅱ改进算法在研究生招生面试分组中的应用)[J].运筹与管理,2022(10):127-132
A类：
面试分组,帕累托支配
B类：
基于支配,NSGA,改进算法,研究生招生,生面,NP,分组遗传算法,GGA,II,矩阵编码,变异算子,精英化,初始化,群策,收敛速度,速度慢,局部最优,最优解集,用户偏好,多目标优化
AB值：
0.325131
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