【摘 要】
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为解决Pareto支配收敛速度慢、PBI聚合在不连续的Pareto前沿上分布性差及运行效率低的问题,基于两阶段参考点三层选择,提出了一种多目标优化算法(multi-objective evolutiona
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61763026,61403175).
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为解决Pareto支配收敛速度慢、PBI聚合在不连续的Pareto前沿上分布性差及运行效率低的问题,基于两阶段参考点三层选择,提出了一种多目标优化算法(multi-objective evolutionary algorithm for two-stage reference point three-hierarchy selection,TT-MOEA).该算法首先提出两阶段参考点策略,算法前期设置较少的参考点,使种群快速收敛,提高运行效率;算法后期设置较多的参考点,改善种群的多样性.其次提出三层选择策
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