【摘 要】
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在高维多目标优化中,不同的优化问题存在不同形状的pareto前沿(PF),而研究表明大多数多目标进化算法(MOEAs)在处理不同的优化问题时普适性较差.为了解决这个问题,本文提出了
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在高维多目标优化中,不同的优化问题存在不同形状的pareto前沿(PF),而研究表明大多数多目标进化算法(MOEAs)在处理不同的优化问题时普适性较差.为了解决这个问题,本文提出了一个基于R2指标和参考向量的高维多目标进化算法(An R2 indicator and reference vector based many-objective optimization evolutionary algorithm, R2-RVEA). R2-RVEA基于pareto支配选取非支配解来指导种群进化,仅当非支配解的数量超过种群规模时,算法进一步采用种群分解策略和R2指标选择策略进行多样性管理.通过大量的实验证明,本文提出的算法在处理不同形状的PF时具有良好的性能.
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