【摘 要】
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拥挤度距离是一种用于度量解集多样性的指标.然而,在许多情况下,该指标无法有效区分多样性较优个体.其原因为拥挤度距离主要利用每个位置的局部信息.为解决该问题,基于整个种
【机 构】
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太原科技大学复杂系统与计算智能实验室,同济大学电子与信息工程学院,南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室,中国科学院自动化研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61806138,U1636220,61663028),山西省自然科学基金(201801D121127),江西省杰出青年人才计划(20171BCB23075),江西省自然科学基金(20171BAB202035)资助。
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拥挤度距离是一种用于度量解集多样性的指标.然而,在许多情况下,该指标无法有效区分多样性较优个体.其原因为拥挤度距离主要利用每个位置的局部信息.为解决该问题,基于整个种群全局位置信息,本文设计了基于平均距离聚类的多样性度量指标,并进一步提出了基于平均距离聚类的NSGA-Ⅱ.该算法利用平均距离将种群划分为若干个大致均匀分布的小种群,然后分别在各小种群内执行选择、交叉和变异等操作.实验结果表明,本文所提算法可以有效地保持种群多样性.
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