【摘 要】
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Pareto解空间为分区域连续时,基于极大极小策略和确定权重的多目标进化算法在进化的每一代都会在无最优解的区域搜索解点.为解决此问题,文中提出了一种新的判断机制,根据每个
【机 构】
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华南理工大学计算机科学与工程学院,广东工业大学计算机学院,华南理工大学软件学院
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Pareto解空间为分区域连续时,基于极大极小策略和确定权重的多目标进化算法在进化的每一代都会在无最优解的区域搜索解点.为解决此问题,文中提出了一种新的判断机制,根据每个权重在不同方向上选取的解点集来判断权重对应的Pareto有效解区域是否存在最优解点,并以此来调整搜索的区域;为了避免算法陷入局部收敛和种群早熟,提出了分方向选择搜索的方法,使用了外部存储的机制.采用文中算法对常见的测试函数和CEC2009多目标竞赛中较难的测试函数进行了测试,结果表明该算法是有效的.
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