【摘 要】
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提出了一种求解多目标优化问题的基于相对熵的Pareto解演化算法,首先分析了多目标优化中各目标间的补偿模式和非补偿模式,以及它们对应的Pareto解演化算法和经典加权求和算法
【基金项目】
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国家自然科学基金，湖北省武汉市青年科技晨光计划
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提出了一种求解多目标优化问题的基于相对熵的Pareto解演化算法,首先分析了多目标优化中各目标间的补偿模式和非补偿模式,以及它们对应的Pareto解演化算法和经典加权求和算法.指出实际问题中,并不存在完全的补偿模式或完全的非补偿模式,往往是需要补偿,但要避免目标间极端不均衡解的产生.故需在Pareto解演化算法基础上引入目标间均衡性的评价.然后利用相对熵作为均衡性的评价指标,在MOGA算法的基础上引入相对熵,形成了EPEA算法.算法避免了各目标间极端不均衡解的产生,为方便寻找偏好解提供了途径.数值实验证实
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