【摘 要】
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大多数现有的多目标进化算法每一个循环都要对种群中的部分或全部个体进行排序或比较,使得计算量很大.本文介绍了一种基于变权重线性加权的Pareto轨迹法WSTPEA-Weighted Sum
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大多数现有的多目标进化算法每一个循环都要对种群中的部分或全部个体进行排序或比较,使得计算量很大.本文介绍了一种基于变权重线性加权的Pareto轨迹法WSTPEA-Weighted Sum Approach and Tracing Pareto Method),算法采用线性加权法对多目标优化问题加以改造,通过对权重加一个增量来得到邻近的非劣解,每执行一个循环步骤求得一个非劣解.通过权重变化次数控制算法循环的次数,从而使整个种群遍历Pareto曲线(面)面.文中给出了算法的流程图,并且对两个实验测试问题进行了
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