【摘 要】
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传统的多目标进化算法(MOEA)对于低维连续的多目标优化问题已经具有良好的性能,但是随着优化问题目标维数的增加,优化难度也将剧增,主要原因是算法本身搜索能力不足,维数增加
【机 构】
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智能计算与信息处理教育部重点实验室（湘潭大学）,智能信息处理与应用湖南省重点实验室（衡阳师范学院）,SchoolofComputerScienceandInformatics
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772178,61502408,61673331);湖南省教育厅重点项目(17A212);湖南省自然科学基金(2017JJ4001);湖南省科技计划(2016TP1020)~~
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传统的多目标进化算法(MOEA)对于低维连续的多目标优化问题已经具有良好的性能,但是随着优化问题目标维数的增加,优化难度也将剧增,主要原因是算法本身搜索能力不足,维数增加时选择压力变小,收敛性和分布性冲突难以平衡.利用连续多目标优化问题的特性,针对高维多目标优化的难点所在,提出了一种在决策空间的定向搜索策略(decision space,简称 DS),该策略可与基于支配关系的 MOEA 相结合.DS 首先对优化问题进行采样分析,对问题特性进行解析,得到收敛性子空间控制向量和分布性子空间控制向量.将算法搜索
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