MOEA/D聚合函数的二次泛化及其优化性能分析

来源 :广东工业大学学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：xiaomantou_2001_78

【摘要】

：

基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D)是多目标优化算法的一个重要分支,多目标优化的关键问题是如何在算法的收敛性和散布性之间达到良好的平衡.目前主流算法的聚合函数存在着不同的优缺点,尤其是当使用切比雪夫方法选择个体时,经常出现个体偏离权重现象,个体和权重间得不到很好的粘合.本

【作者】

：

周怡璐王振友李叶紫李锋

【机构】

：

广东工业大学应用数学学院

【出处】

：

广东工业大学学报

【发表日期】

：

2018年04期

【关键词】

：

多目标优化基于分解的多目标进化算法聚合函数 multi-objective optimization multi-objective evolutionar

【基金项目】

：

广州市科技计划项目（201707010435）, 广东省研究生教育创新改革资助项目（2014JGXM-MS17）

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