本文關(guān)鍵詞：基于權(quán)重迭代的偏好多目標(biāo)分解算法解決參考點(diǎn)對(duì)算法影響的研究

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【摘要】：在傳統(tǒng)偏好多目標(biāo)進(jìn)化算法中,參考點(diǎn)是表達(dá)決策者的偏好信息最常用的方式,但是參考點(diǎn)所處位置信息有時(shí)嚴(yán)重影響算法的性能.針對(duì)以上問題,本文提出了一種基于權(quán)重迭代的偏好多目標(biāo)分解算法(MOEA/DPRE),主要利用權(quán)重迭代方法獲取一組均勻的權(quán)重向量,并對(duì)偏好區(qū)域進(jìn)行映射,使得算法在進(jìn)化過程中,不用考慮參考點(diǎn)所處位置信息對(duì)算法性能的影響,另外提出了一種穩(wěn)定可控的偏好區(qū)域模型,能響應(yīng)決策者設(shè)置任意大小的偏好區(qū)域.通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明該算法具有較好的收斂性和分布性,同時(shí)給出了滿足決策者不同要求的算法模型,并且能夠很好的解決參考點(diǎn)的位置信息對(duì)算法的影響.
【作者單位】： 湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院;湘潭大學(xué)"智能計(jì)算與信息處理"教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61379062) 湖南省自然科學(xué)基金(No.14JJ2072) 湖南省科技廳項(xiàng)目(No.2013SK3136) 湖南省科技計(jì)劃(No.2014GK3027) 湖南省教育廳重點(diǎn)科研項(xiàng)目(No.12A135) 湖南省研究生創(chuàng)新基金(No.CX2013A011)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： 1引言多目標(biāo)進(jìn)化算法(Multi-Objective Evolutionary Algo-rithms,MOEAs)是一種模擬生物進(jìn)化來解決多目標(biāo)優(yōu)化問題(Multi-Objective Optimization Problems,MOPs)的全局搜索算法.近年來,MOEAs的研究焦點(diǎn)主要集中于適應(yīng)值分配策略的設(shè)計(jì)[1],保持Pareto最優(yōu)解的分布性[2]及提高

【相似文獻(xiàn)】

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