基于权重迭代的偏好多目标分解算法解决参考点对算法影响的研究

发布时间：2017-12-10 15:16

  本文关键词：基于权重迭代的偏好多目标分解算法解决参考点对算法影响的研究

  更多相关文章： 多目标分解算法 进化算法 偏好 权重迭代 决策者

【摘要】：在传统偏好多目标进化算法中,参考点是表达决策者的偏好信息最常用的方式,但是参考点所处位置信息有时严重影响算法的性能.针对以上问题,本文提出了一种基于权重迭代的偏好多目标分解算法(MOEA/DPRE),主要利用权重迭代方法获取一组均匀的权重向量,并对偏好区域进行映射,使得算法在进化过程中,不用考虑参考点所处位置信息对算法性能的影响,另外提出了一种稳定可控的偏好区域模型,能响应决策者设置任意大小的偏好区域.通过对比实验表明该算法具有较好的收敛性和分布性,同时给出了满足决策者不同要求的算法模型,并且能够很好的解决参考点的位置信息对算法的影响.
【作者单位】： 湘潭大学信息工程学院;湘潭大学"智能计算与信息处理"教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(No.61379062) 湖南省自然科学基金(No.14JJ2072) 湖南省科技厅项目(No.2013SK3136) 湖南省科技计划(No.2014GK3027) 湖南省教育厅重点科研项目(No.12A135) 湖南省研究生创新基金(No.CX2013A011)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 1引言多目标进化算法(Multi-Objective Evolutionary Algo-rithms,MOEAs)是一种模拟生物进化来解决多目标优化问题(Multi-Objective Optimization Problems,MOPs)的全局搜索算法.近年来,MOEAs的研究焦点主要集中于适应值分配策略的设计[1],保持Pareto最优解的分布性[2]及提高

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