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基于决策空间划分模型的多目标进化算法
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作者 杨观赐 李少波 +1 位作者 钟勇 皮振超 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期49-54,共6页
为有效利用决定空间中的信息、提高收敛速度与准确度,提出了基于决策空间划分模型的多目标进化算法.该算法将决策空间划分成多个子决策空间并在每个子决策空间内映射出一个超球体,运用某一多目标进化算法完成超球体内个体的1轮次进化,... 为有效利用决定空间中的信息、提高收敛速度与准确度,提出了基于决策空间划分模型的多目标进化算法.该算法将决策空间划分成多个子决策空间并在每个子决策空间内映射出一个超球体,运用某一多目标进化算法完成超球体内个体的1轮次进化,基于粒子群优化算法的粒子移动机制实现超球体间的信息共享、引导超球体质心向最优解集方向移动.对8个测试问题的实验结果表明:基于决策空间划分模型的多目标进化算法在收敛精度和收敛稳定性方面比FastPGA,MOCell,NSGA-Ⅱ和SPEA2算法表现出更好的性能. 展开更多
关键词 决策空间划分模型 超球体 PARETO支配 粒子群优化算法 多目标进化算法 多目标优化
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