昂贵区间多目标优化空间数据挖掘求解策略
本文选题:多目标优化 + 空间数据挖掘 ; 参考:《控制与决策》2017年09期
【摘要】:针对优化函数未知的昂贵区间多目标优化问题,提出一种基于主曲线建模的NSGA-II算法.该算法首先根据决策空间流形分布的种群数据构建K主曲线;然后利用所构建的K主曲线模型,通过插值和延展的方法生成子代.与遗传算法的随机生成子代策略相比,通过所提出方法生成有效子代效率会更高.由于目标空间拥挤距离无法求出,为此利用K主曲线找出待测解的前、后近距离解,按照决策空间拥挤距离对同序值解进行筛选,从而实现NSGA-II算法的改进.
[Abstract]:A NSGA-II algorithm based on principal curve modeling is proposed for expensive interval multi-objective optimization problems with unknown optimization functions. The algorithm firstly constructs the K principal curve based on the population data of the decision space manifold, and then uses the constructed K principal curve model to generate the children by interpolation and extension. Compared with the random generation strategy of genetic algorithm, the efficiency of generation of effective offspring by the proposed method is higher. Because the crowded distance of the target space can not be calculated, this paper uses the K main curve to find out the front and back short distance solutions of the solution to be tested, and screens the solution of the same order value according to the crowded distance of the decision space, thus realizing the improvement of the NSGA-II algorithm.
【作者单位】: 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金项目(61573305,61403332) 河北省自然科学基金青年基金项目(F2014203099,F2015203400) 燕山大学青年教师自主研究计划课题(13LGA006)
【分类号】:TP311.13
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,本文编号:1804414
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