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基于权重迭代的偏好多目标分解算法解决参考点对算法影响的研究
被引量：
9
1
作者
郑金华
喻果
贾月
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期67-76,共10页
在传统偏好多目标进化算法中,参考点是表达决策者的偏好信息最常用的方式,但是参考点所处位置信息有时严重影响算法的性能.针对以上问题,本文提出了一种基于权重迭代的偏好多目标分解算法(MOEA/DPRE),主要利用权重迭代方法获取一组均匀...
在传统偏好多目标进化算法中,参考点是表达决策者的偏好信息最常用的方式,但是参考点所处位置信息有时严重影响算法的性能.针对以上问题,本文提出了一种基于权重迭代的偏好多目标分解算法(MOEA/DPRE),主要利用权重迭代方法获取一组均匀的权重向量,并对偏好区域进行映射,使得算法在进化过程中,不用考虑参考点所处位置信息对算法性能的影响,另外提出了一种稳定可控的偏好区域模型,能响应决策者设置任意大小的偏好区域.通过对比实验表明该算法具有较好的收敛性和分布性,同时给出了满足决策者不同要求的算法模型,并且能够很好的解决参考点的位置信息对算法的影响.
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关键词
多目标分解算法
进化算法
偏好
权重迭代
决策者
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题名
基于权重迭代的偏好多目标分解算法解决参考点对算法影响的研究
被引量：
9
1
作者
郑金华
喻果
贾月
机构
湘潭大学信息工程学院
湘潭大学"智能计算与信息处理"教育部重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期67-76,共10页
基金
国家自然科学基金(No.61379062)
湖南省自然科学基金(No.14JJ2072)
+3 种基金
湖南省科技厅项目(No.2013SK3136)
湖南省科技计划(No.2014GK3027)
湖南省教育厅重点科研项目(No.12A135)
湖南省研究生创新基金(No.CX2013A011)
文摘
在传统偏好多目标进化算法中,参考点是表达决策者的偏好信息最常用的方式,但是参考点所处位置信息有时严重影响算法的性能.针对以上问题,本文提出了一种基于权重迭代的偏好多目标分解算法(MOEA/DPRE),主要利用权重迭代方法获取一组均匀的权重向量,并对偏好区域进行映射,使得算法在进化过程中,不用考虑参考点所处位置信息对算法性能的影响,另外提出了一种稳定可控的偏好区域模型,能响应决策者设置任意大小的偏好区域.通过对比实验表明该算法具有较好的收敛性和分布性,同时给出了满足决策者不同要求的算法模型,并且能够很好的解决参考点的位置信息对算法的影响.
关键词
多目标分解算法
进化算法
偏好
权重迭代
决策者
Keywords
moea
/D（
multi
-
objective
evolutionary
algorithm
based
on
decomposition
）
evolution
algorithm
preference
alternate
weight
decision
maker
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于权重迭代的偏好多目标分解算法解决参考点对算法影响的研究
郑金华
喻果
贾月
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
9
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