【摘 要】
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在通常的基于分解的多目标进化算法中,繁殖计算时使用的解从基于子问题定义的邻居集合中选择,当目标函数存在多峰等复杂特征时,它们在决策空间的距离可能较远,这会导致算法性
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61221063,No.61403301）
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在通常的基于分解的多目标进化算法中,繁殖计算时使用的解从基于子问题定义的邻居集合中选择,当目标函数存在多峰等复杂特征时,它们在决策空间的距离可能较远,这会导致算法性能变差。为了解决这一问题,提出了一种采用新邻居模型的多目标分解进化算法MOEA/D-NN。该算法重新设计了繁殖计算中使用的邻居模型,利用解在决策空间上的距离计算邻居,进而为每个子问题维护相应的邻居集合,在此基础上对邻居集合进行定时更新,实现了基于新邻居模型的繁殖计算。通过在公开测试集上的实验结果表明,提出的算法与几种经典的多目标进化算法相比,在
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