【摘 要】
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基于超体积指标的进化算法能够有效地解决多目标优化问题,可以获得收敛性和分布性均较好的解集,但计算复杂度高、程序运行效率低。针对二维和三维的多目标优化问题,提出了一
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(62076095,61973120,61673175)
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基于超体积指标的进化算法能够有效地解决多目标优化问题,可以获得收敛性和分布性均较好的解集,但计算复杂度高、程序运行效率低。针对二维和三维的多目标优化问题,提出了一种基于超体积指标的多目标进化算法(MOEA-HV)。利用精确计算种群中个体的独立贡献超体积来指导种群进化,在基于指标的进化算法(IBEA)前对所有种群个体进行非支配排序,提前删除被支配的个体,从而减少个体独立贡献超体积的计算量来提升运行效率,同时与NSGA-Ⅲ算法相结合来优化算法的分布性。实验结果表明,MOEA-HV算法的运行效率更高,且能够获得
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