【摘 要】
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针对复杂多目标优化问题,提出一种基于分解机制和反向学习模型的多目标进化算法。该算法在基于分解机制的多目标进行算法的框架下,引入反向学习模型,该模型具有较好的局部寻
【机 构】
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华北水利水电大学机械学院,河南科技大学机电工程学院
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针对复杂多目标优化问题,提出一种基于分解机制和反向学习模型的多目标进化算法。该算法在基于分解机制的多目标进行算法的框架下,引入反向学习模型,该模型具有较好的局部寻优能力。在种群进化的过程中,反向学习模型和差分进化机制自适应的相互配合,能够较好地平衡算法的全局搜索与局部寻优能力。采用国际公认的具有复杂Pareto Set的LZ09系列测试问题进行实验验证,并与MOEA/D-DE、GDE3、NSGA-II和SPEA2等方法比较,实验结果表明,所提方法能够获得收敛性、分布性及延展性较好的Pareto最优解集。为
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