【摘 要】
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针对MOEA/D算法中差分进化操作收敛精度不高且速度较慢的不足,提出了一种综合基于可控支配域的向量差生成策略和基于主成分的动态缩放因子的新型差分进化模型,均衡显性与隐性
【基金项目】
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国家重点研发计划(No.2017YFC1502104),江苏省自然科学基金(No.BK20151458),青蓝工程(No.2016)
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针对MOEA/D算法中差分进化操作收敛精度不高且速度较慢的不足,提出了一种综合基于可控支配域的向量差生成策略和基于主成分的动态缩放因子的新型差分进化模型,均衡显性与隐性搜索引导;并实现了一种基于新型差分进化模型的MOEA/D改进算法(MOEA/D-iDE)。新型差分进化是借助基于可控支配域的非支配排序对邻域进行分层,根据分层信息生成与不同进化阶段相匹配的向量差,实现对种群收敛速度的显性引导;同时对决策空间进行主成分分析,动态调整差分进化缩放因子,实现对种群收敛精度的隐性引导。实验选取ZDT、DTLZ和WF
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