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一种从目标空间反向引导种群进化的进化算法

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目前进化算法大多是通过解从决策空间到目标空间的映射,来判断解的质量.针对约束多目标优化问题,将极限学习机代理模型与不可行解存档方法相结合,提出一种通过目标向量反向预测来引导决策空间种群进化的算法.在CTP和TYPE系列的测试问题上进行了HV度量、IGD度量的性能测试.与几种经典的算法比较,该算法在大多情况下都表现出具有竞争力的性能,且在高难度问题下比其他算法表现更好.
An evolutionary algorithm to reverse-guide population evolution from objective space

杨祉祺、姚亦飞、于繁华、李晓宁、苏小丽

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长春师范大学计算机科学与技术学院,吉林 长春 130032

北华大学计算机科学与技术学院

引导解 代理模型 不可行解 约束优化问题 进化算法

中国自然科学基金吉林省教育厅项目辽宁省科技厅和国家机器人重点实验室联合基金

42105144JJKH20220840-KJ2020-KF-22-08

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.04.012

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(4)
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