【摘 要】
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为了解决多目标进化算法中适应值指派（fitness assignment）的耗时问题,提出了一种新颖的适应值指派方法——占优树.占优树保存了个体之间的必要信息,暗含了个体的密度信息,而且
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,中国科学院研究生院,北京交通大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60435010（国家自然科学基金）,the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.2003CB317004（国家重点基础研究发展规划（97
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为了解决多目标进化算法中适应值指派（fitness assignment）的耗时问题,提出了一种新颖的适应值指派方法——占优树.占优树保存了个体之间的必要信息,暗含了个体的密度信息,而且显著减少了个体之间的比较.此外,基于占优树的淘汰策略没有花费额外的代价就保存了种群多样性.在此基础上,提出了一种新的基于占优树的多目标进化算法.通过6个测试问题和3个方面的测试标准,新算法在接近真实的最优前沿和保持种群的多样性方面,与SPEA2和NSGA-Ⅱ性能相当,但速度要比它们快得多.
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