采用多项式变异策略和分解方法的多目标进化算法

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：helloMrFat

【摘要】

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MOEA/D-M2M算法将一个多目标优化问题同时转换为若干个多目标优化子问题,分别求得这些子问题的Pareto解,最终得到原多目标优化问题的Pareto解,保证了种群的多样性,比MOEA/D具

【作者】

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王之仓李和成

【机构】

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青海师范大学计算机学院,青海师范大学数学与统计学院,西安邮电大学自动化学院

【出处】

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微电子学与计算机

【发表日期】

：

2021年1期

【关键词】

：

分解方法多目标进化算法多项式变异算子非均匀变异算子 Multi-objective optimization evolutionary algorithm

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61966030),教育部春晖计划项目(Z2017052),青海省自然科学基金(2018-ZJ-901),西安市科技局计划项目(2020KJRC0109)

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MOEA/D-M2M算法将一个多目标优化问题同时转换为若干个多目标优化子问题,分别求得这些子问题的Pareto解,最终得到原多目标优化问题的Pareto解,保证了种群的多样性,比MOEA/D具有更好的算法性能.多项式变异算子具有强化局部搜索和加强收敛的作用,但是在多目标进化算法中应用多项式变异算子的成果不多.将多项式变异算子和MOEA/D-M2M中提出的多目标优化问题的新的分解方法相结合,提出了一种新的采用多项式变异策略和分解方法的多目标进化算法(MOEA/PmD).考虑到非均匀变异算子通过动态调整步长获

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