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| 基于决策空间划分模型的多目标进化算法 | |
| 引用本文： | 杨观赐,李少波,钟勇,皮振超.基于决策空间划分模型的多目标进化算法[J].华中科技大学学报(自然科学版),2012,40(12):49-54. |
| 作者姓名： | 杨观赐 李少波 钟勇 皮振超 |
| 作者单位： | 1. 贵州大学教育部现代制造技术重点实验室,贵州贵阳550003 中国科学院成都计算机应用研究所,四川成都610041 2. 贵州大学教育部现代制造技术重点实验室,贵州贵阳,550003 3. 中国科学院成都计算机应用研究所,四川成都,610041 |
| 基金项目： | 贵阳市科技局科技计划资助项目，教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目，国家科技支撑计划资助项目，贵州省科学技术基金资助项目 |
| 摘 要： | 为有效利用决定空间中的信息、提高收敛速度与准确度,提出了基于决策空间划分模型的多目标进化算法.该算法将决策空间划分成多个子决策空间并在每个子决策空间内映射出一个超球体,运用某一多目标进化算法完成超球体内个体的1轮次进化,基于粒子群优化算法的粒子移动机制实现超球体间的信息共享、引导超球体质心向最优解集方向移动.对8个测试问题的实验结果表明:基于决策空间划分模型的多目标进化算法在收敛精度和收敛稳定性方面比FastPGA,MOCell,NSGA-Ⅱ和SPEA2算法表现出更好的性能. |
| 关 键 词： | 决策空间划分模型 超球体 Pareto支配 粒子群优化算法 多目标进化算法 多目标优化 |
Multi-objective evolutionary algorithm based on decision space partition |
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| Yang Guanci,Li Shaobo,Zhong Yong,Pi Zhenchao.Multi-objective evolutionary algorithm based on decision space partition[J].JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.NATURE SCIENCE,2012,40(12):49-54. | |
| Authors: | Yang Guanci Li Shaobo Zhong Yong Pi Zhenchao |
| Institution: | 1 Key Laboratory of Advanced Manufacturing Technology of Ministry of Education, Guizhou University,Guiyang 550003,China;2 Chengdu Institute of Computer Applications, Chinese Academy of Sciences,Chengdu 610041,China) |
| Abstract: | |
| Keywords: | decision space partition model hyper-sphere Pareto dominance particle swarm optimizer(PSO) algorithms multi-objective evolutionary algorithms(MOEA) multi-objective optimization |
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