【摘 要】
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多目标进化算法对于高维多目标优化问题(MaOPs)关注较多,对大规模决策变量的相关研究较少。为了更好求解大规模MaOPs问题,提出基于进化角度比较方法的高维多目标进化算法(EAC
【机 构】
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宁波广播电视大学网络传播学院,浙江工业大学教育科学与技术学院
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多目标进化算法对于高维多目标优化问题(MaOPs)关注较多,对大规模决策变量的相关研究较少。为了更好求解大规模MaOPs问题,提出基于进化角度比较方法的高维多目标进化算法(EACLMEA)。EACLMEA算法采用进化角度比较方法,将决策变量分为两类,即收敛性相关变量和多样性相关变量,分别采用收敛性优化策略和多样性优化策略对这两种决策变量进行优化。实验结果表明,在求解大规模MaOPs问题方面,相比目前最新的几种进化算法,EA?CLMEA算法具有更好的性能。
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