【摘 要】
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传统的多目标进化算法研究的重点是获得分布在整个Pareto边界上的最优解集，而在现实问题中，决策者只对边界上某些区域分布的解感兴趣．纳入决策者偏好信息的多目标进化算法的研究
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院智能计算与信息处理教育部重点实验室
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传统的多目标进化算法研究的重点是获得分布在整个Pareto边界上的最优解集，而在现实问题中，决策者只对边界上某些区域分布的解感兴趣．纳入决策者偏好信息的多目标进化算法的研究很有实际意义．因此节约计算资源、快速有效地找到偏好区域的Pareto解集成为其研究的重点．针对该问题，本文提出基于偏好信息的动态引导式多目标寻优策略．该策略通过设置参数8反映搜索过程中引导区域的动态性，参数毋控制DM偏好范围．将解与引导区域的距离作为响应选择策略的一个因素，从而有效地获得期望区域内的折衷解．实验结果表明，该算法具有较好的
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