【摘 要】
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基于决策者偏好的高维目标优化算法能有效集中算法资源和减小搜索空间,是处理高维目标优化问题的有效途径之一.现有研究发现,参考点位置选择对算法性能影响显著,位于极端位置
【机 构】
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浙江工业大学信息智能与决策优化研究所,浙江工业大学教育科学与技术学院,浙江工业大学现代教育技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472366,61379077,61503340);浙江省自然科学基金(LY17F020022,LQ16F030008)资助
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基于决策者偏好的高维目标优化算法能有效集中算法资源和减小搜索空间,是处理高维目标优化问题的有效途径之一.现有研究发现,参考点位置选择对算法性能影响显著,位于极端位置的参考点容易引发算法不收敛;同时,算法多样性在种群逼近Pareto前沿的过程中反复遭到破坏.为解决以上问题,该文提出一种基于角度惩罚距离精英选择策略的偏好高维目标优化算法.该算法将决策者偏好信息融入到基于分解的多目标优化算法中,提出偏好向量生成策略,消除算法收敛性对参考点位置的敏感性;同时引入角度惩罚距离（APD）机制,分析该机制在算法搜索后期
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