【摘要】：為提高在決策空間運(yùn)用最近鄰方法預(yù)測(cè)多目標(biāo)優(yōu)化Pareto支配性的精度,提出一種基于決策空間變換的最近鄰預(yù)測(cè)方法.在分析目標(biāo)函數(shù)與決策分量相關(guān)性的基礎(chǔ)上,提出屬性變化趨勢(shì)模型的構(gòu)造方法,建立低計(jì)算成本的屬性趨勢(shì)代理模型.通過(guò)屬性趨勢(shì)模型引入決策空間到目標(biāo)空間的映射知識(shí),對(duì)多目標(biāo)問(wèn)題的決策空間進(jìn)行變換,使決策空間的最近鄰更有效反映目標(biāo)空間的最近鄰.選取具有不同相關(guān)系數(shù)特征的典型多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,進(jìn)行Pareto支配性預(yù)測(cè)的可對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明在新空間中運(yùn)用最近鄰方法可顯著提高分類(lèi)準(zhǔn)確性.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of using nearest neighbor method to predict the Pareto dominance of multi-objective optimization in decision space, a nearest neighbor prediction method based on decision space transformation is proposed. Based on the analysis of the correlation between the objective function and the decision component, the method of constructing the attribute trend model is proposed, and the attribute trend agent model with low computational cost is established. The mapping knowledge from decision space to target space is introduced by attribute trend model, and the decision space of multi-objective problem is transformed to make the nearest neighbor of decision space reflect the nearest neighbor of target space more effectively. In this paper, a typical multi-objective optimization problem with different correlation coefficients is selected, and the comparison experiment of Pareto dominance prediction is carried out. The results show that the accuracy of classification can be improved significantly by using the nearest neighbor method in the new space.
【作者單位】： 中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;湖南理工學(xué)院信息與通信工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(60975049,61174132) 湖南省教育廳科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(15A079) 湖南省高校科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)支持計(jì)劃資助~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2254645