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对不连续帕累托前沿的一种改进的MOEA/D

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提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法,用于解决不连续帕累托前沿的多目标优化问题中出现帕累托近似前沿分布不均匀与不完整的问题.主要的思想是通过基于密度的聚类算法将尽量逼近帕累托前沿的种群划分为若干个子种群,将不连续帕累托前沿问题转化为多个连续子问题,然后协同演化所有子种群,最后获得更为均匀与完整的帕累托解集.实验表明对于处理不连续帕累托问题的优越性.
An Improved MOEA/D for Discontinuous Pareto Fronts

张宁、高尚

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江苏科技大学计算机学院 镇江 212003

进化算法 多目标优化 密度聚类 分解

国家自然科学基金

61772244

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.11.004

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(11)
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