【摘 要】
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主流的多目标进化算法在解决目标数目较少的优化问题时具有较好的性能,但当优化目标数目超过4维,即具有高维目标时,算法的性能很快下降,而且搜索的开销快速增长.高维目标进化
【机 构】
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华东交通大学软件学院; 石家庄经济学院信息工程学院; 武汉大学软件工程国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61165004);江西省自然科学基金(编号:20114BAB201025);福建省自然科学基金(编号:2012J01248);江西省教育厅科技项目(编号:GJJ12307)
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主流的多目标进化算法在解决目标数目较少的优化问题时具有较好的性能,但当优化目标数目超过4维,即具有高维目标时,算法的性能很快下降,而且搜索的开销快速增长.高维目标进化算法的研究受到了进化计算与工程优化领域的高度关注.鉴于此,对高维目标优化问题的困难进行了分析,并对高维目标进化算法的研究进展进行了综述,总结了各类算法的特点与缺陷,并指出了未来进一步研究的方向.
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