基于改进平衡策略的多目标分解优化算法

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针对多目标优化算法在搜索中存在平衡解的收敛性和多样性问题,通过分析多目标分解进化算法,提出2种改进平衡策略。基于当前解和父代解的取值,设计繁殖算子,并与原有繁殖算子进行比较选出最优解。根据执行代数的不同,对邻居集合进行适应性调整。在此基础上,给出多目标分解进化算法。实验结果验证了2种平衡策略的有效性,同时该算法性能优于MOEA/D算法、NSGAII算法和IBEA算法。
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