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一种适应度排序的高维多目标粒子群优化算法 被引量：3
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作者 杨五四 陈莉 +1 位作者 王毅 张茂省 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期78-84,共7页
针对高维多目标优化问题复杂度高,求解难度大的特点,提出了一种集成适应度排序的高维多目标粒子群优化算法。该算法通过获取种群中个体与参考点最近的向量,结合基于惩罚的边界交叉方法对种群中的个体进行排序,并对较差的个体进行删除,... 针对高维多目标优化问题复杂度高,求解难度大的特点,提出了一种集成适应度排序的高维多目标粒子群优化算法。该算法通过获取种群中个体与参考点最近的向量,结合基于惩罚的边界交叉方法对种群中的个体进行排序,并对较差的个体进行删除,留下的精英个体被保存到外部档案中。将该算法与性能先进的4种高维多目标进化优化算法在13个标准测试实例的5,8,10,15目标上进行实验对比,结果表明,提出的算法在大多数测试用例上的性能表现优于对比算法,同时说明了该算法具有较好的收敛性与多样性,能够有效地处理高维多目标优化问题。 展开更多
关键词 集成适应度排序 高维多目标优化 粒子群优化 基于惩罚的边界交叉方法
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基于分解的多目标优化算法研究与分析
2
作者 弓佳明 章腾浩 许丽娟 《现代计算机》 2022年第21期11-17,25,共8页
基于分解的多目标优化算法(MOEA/D)是多目标优化算法(MOEAs)中的一个重要分支。分解策略是传统数学规划中为了解决多目标的优化问题(MOP)推荐的基本方法。分解方法分为线性方法和非线性方法,在多目标优化中,每个目标聚合成为一个单目标... 基于分解的多目标优化算法(MOEA/D)是多目标优化算法(MOEAs)中的一个重要分支。分解策略是传统数学规划中为了解决多目标的优化问题(MOP)推荐的基本方法。分解方法分为线性方法和非线性方法,在多目标优化中,每个目标聚合成为一个单目标优化问题,使得到一个优化单一目标,并且运用该优化方法得到单目标优化的Pareto最优解。MOEA/D中常用的分解方法有权重聚合法、切比雪夫法和基于惩罚的边界交集法。论文通过介绍切比雪夫方法对基于分解方法的MOEA/D算法进行研究分析。 展开更多
关键词 基于分解 多目标优化 权重聚合法 切比雪夫法 基于惩罚的边界交集法
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