【摘 要】
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为提高分布估计算法的模型精度和优化性能,提出一种基于神经网络实现分布评估的多目标差分算法。采用基于径向基神经网络的代理模型提供更多样本,以分区域的方法构建多个分布
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61379079)
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为提高分布估计算法的模型精度和优化性能,提出一种基于神经网络实现分布评估的多目标差分算法。采用基于径向基神经网络的代理模型提供更多样本,以分区域的方法构建多个分布估计模型和代理模型,利用主成分分析技术和超体积指标确定具体的区域数量,建立各个模型与各段最优解所处流形之间的映射关系。通过差分算法的高效寻优能力引导分布估计模型的更新方向,设计差分算子与分布估计模型之间的自适应选择机制。基于5组多目标测试用例的实验结果表明,在IGD和IH-指标上,该算法优于对比算法的用例数量分别为5组和4组,在高维优化问题上,其性能显著优于其它算法。
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