【摘 要】
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为避免传统MOEA/D算法使用固定邻域规模易造成种群进化效率降低的缺陷,提出了一种基于自适应邻域策略的改进型MOEA/D算法(MOEA/D-ANS)。首先,设计一种能够较好反映子问题进化
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC1502104),江苏省自然科学基金(BK20151458)
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为避免传统MOEA/D算法使用固定邻域规模易造成种群进化效率降低的缺陷,提出了一种基于自适应邻域策略的改进型MOEA/D算法(MOEA/D-ANS)。首先,设计一种能够较好反映子问题进化幅度和种群进化状态的基于邻域更新能力的进化状态判断机制。然后,综合算法在进化过程中的收敛性和分布性需求,提出了一种基于进化状态判断的自适应邻域策略(ANS),让算法能够根据种群和子问题的不同进化状态分别设定不同的邻域规模。最后,实验部分选取WFG系列测试函数,将MOEA/D-ANS算法与其他MOEA/D系列算法进行对比实验,实验表明该策略能有效地平衡了进化过程中种群的收敛性和分布性,进而提高解集的整体性能。
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