【摘 要】
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目的基于多种群的高维多目标混合进化算法求解高维多目标优化问题。方法使用K-means聚类将初始种群划分为若干个子种群,引入粒子群优化算法加快种群的收敛速度;引入遗传算法提高解的质量;引入差分进化算法维护种群的多样性。此外,提出基于角度选择的存档机制进行子种群间的信息交流,进一步增加了种群的多样性。结果与结论在DTLZ标准测试集函数上进行仿真实验,数值结果表明MaOEA_MP在大多数测试实例上具有较好的收敛性与多样性。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772391)。
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目的基于多种群的高维多目标混合进化算法求解高维多目标优化问题。方法使用K-means聚类将初始种群划分为若干个子种群,引入粒子群优化算法加快种群的收敛速度;引入遗传算法提高解的质量;引入差分进化算法维护种群的多样性。此外,提出基于角度选择的存档机制进行子种群间的信息交流,进一步增加了种群的多样性。结果与结论在DTLZ标准测试集函数上进行仿真实验,数值结果表明MaOEA_MP在大多数测试实例上具有较好的收敛性与多样性。
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