本文選題：多目標(biāo)優(yōu)化 + 空間數(shù)據(jù)挖掘��； 參考：《控制與決策》2017年09期

【摘要】：針對(duì)優(yōu)化函數(shù)未知的昂貴區(qū)間多目標(biāo)優(yōu)化問題,提出一種基于主曲線建模的NSGA-II算法.該算法首先根據(jù)決策空間流形分布的種群數(shù)據(jù)構(gòu)建K主曲線;然后利用所構(gòu)建的K主曲線模型,通過插值和延展的方法生成子代.與遺傳算法的隨機(jī)生成子代策略相比,通過所提出方法生成有效子代效率會(huì)更高.由于目標(biāo)空間擁擠距離無法求出,為此利用K主曲線找出待測解的前、后近距離解,按照決策空間擁擠距離對(duì)同序值解進(jìn)行篩選,從而實(shí)現(xiàn)NSGA-II算法的改進(jìn).
[Abstract]:A NSGA-II algorithm based on principal curve modeling is proposed for expensive interval multi-objective optimization problems with unknown optimization functions. The algorithm firstly constructs the K principal curve based on the population data of the decision space manifold, and then uses the constructed K principal curve model to generate the children by interpolation and extension. Compared with the random generation strategy of genetic algorithm, the efficiency of generation of effective offspring by the proposed method is higher. Because the crowded distance of the target space can not be calculated, this paper uses the K main curve to find out the front and back short distance solutions of the solution to be tested, and screens the solution of the same order value according to the crowded distance of the decision space, thus realizing the improvement of the NSGA-II algorithm.
【作者單位】： 燕山大學(xué)工業(yè)計(jì)算機(jī)控制工程河北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61573305,61403332) 河北省自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(F2014203099,F2015203400) 燕山大學(xué)青年教師自主研究計(jì)劃課題(13LGA006)
【分類號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：1804414