【摘 要】
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多目标多因子优化(MO-MFO)问题作为一类新的优化问题近年来受到了众多关注,其特点是需要利用单个种群来同时优化多个多目标优化任务.针对该问题,本文提出了一个基于分解策略
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院; 智能工业数据解析与优化教育部重点实验室; 辽宁省智能工业数据解析与优化工程实验室;
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1700404);国家自然科学基金项目(61573086,71790614,71621061);教育部111创新引智基地项目(B16009)
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多目标多因子优化(MO-MFO)问题作为一类新的优化问题近年来受到了众多关注,其特点是需要利用单个种群来同时优化多个多目标优化任务.针对该问题,本文提出了一个基于分解策略的多目标多因子进化算法(MFEA/D).算法通过多组权重向量,将MO-MFO问题中的每个任务分解成一系列单目标优化子问题,并用单个种群同时优化.同时,在种群进化过程中提出了不同任务之间的信息交流策略,以充分挖掘不同任务之间的有用信息,进而加快每个任务的收敛速度.基于10个多目标多因子标准测试问题的实验结果表明,所提出的不同任务之间的信息交流策略能够加快问题求解速度,使得MFEA/D算法显著优于当前的MO-MFEA算法.
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