【摘 要】
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针对现有基于目标空间分割思想的进化算法计算时间复杂度高的缺陷,提出了一种改进的基于目标空间分割的多目标进化算法(OSD-MOEA)。该算法具有以下特点:把个体之间的Pareto支配关系转换成分割区间索引值排序关系的目标空间分割算法;简单高效的基于区间索引值排序的环境选择算子;一种快速的优先选择最接近分割区间原点的个体拥挤机制。仿真计算表明,与NSGA2和PSFGA相比,该算法提高了算法的运行效率,
【机 构】
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湖南大学计算机与通信学院,湖南工学院计算机与信息科学系
【基金项目】
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长沙市科技计划资助项目（K0901022-11）
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针对现有基于目标空间分割思想的进化算法计算时间复杂度高的缺陷,提出了一种改进的基于目标空间分割的多目标进化算法(OSD-MOEA)。该算法具有以下特点:把个体之间的Pareto支配关系转换成分割区间索引值排序关系的目标空间分割算法;简单高效的基于区间索引值排序的环境选择算子;一种快速的优先选择最接近分割区间原点的个体拥挤机制。仿真计算表明,与NSGA2和PSFGA相比,该算法提高了算法的运行效率,降低了算法的时间复杂度。
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