论文部分内容阅读
进化多目标优化算法求解高维目标优化问题面临收敛能力、计算复杂度、决策以及Pareto前沿的可视化等困难，其根本原因是目标空间维数高。目标降维通过丢弃冗余目标，为缓解高维目标优化求解困难提供一种新思路。本文提出利用冲突信息降维的分解进化高维目标优化算法（CIOR-MOEA／D）。该方法通过衡量目标在近似解集上体现的冲突性，构造问题的冲突信息矩阵，对该矩阵进行特征分析，确定目标的重要性程度，实现维数约简，并利用分解进化多目标优化算法（MOEA／D）对重要子目标集合进行分解进化，从而得到问题的近似解集。实验结果