【摘 要】
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对于一个昂贵多目标优化问题,为了提高在决策空间Pareto优劣性类比不均衡情况下,Pareto优劣性预测的准确率,本文提出了一种基于LLE降维的Pareto优劣性预测方法.首先,根据决策
【基金项目】
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湖南省研究生科研创新项目(CX2017B768)
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对于一个昂贵多目标优化问题,为了提高在决策空间Pareto优劣性类比不均衡情况下,Pareto优劣性预测的准确率,本文提出了一种基于LLE降维的Pareto优劣性预测方法.首先,根据决策空间等价维的划分,对LLE算法中最近邻的选取、最近邻个数k的确定以及降维后决策空间的维数进行了改进.然后,利用改进后的LLE算法,对决策空间进行分组降维.采用最近邻的框架,对降维后的决策空间进行Pareto优劣性预测.对比实验表明,本文所提出的方法,在决策空间Pareto优劣性类比不均衡情况下,Pareto优劣性的预测正确
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