基于相关分析的多目标优化Pareto优劣性预测

• 作者: 冯彩英 李文彬 潘理 贺建军 郭观七
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 相关分析 序关系预测 多目标优化 Pareto优劣性
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 459-467
• 页数: 9页
• 分类号: TP301
• 字数: 5799字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.02.027

摘要

昂贵多目标进化算法中,目标向量评估所需计算时间或实验成本高昂,大量昂贵评估必然导致成本灾难.本文根据多目标优化Pareto优劣性取决于各目标分量的序关系这一关键性质,提出一种序拟合方法进行Pareto优劣性预测.在分析样本数据决策空间与目标空间序相关性的基础上,通过线性相关的假设条件,建立低成本的序关系预测方程,并用预测的序关系确定Pareto优劣性.然后对典型多目标优化问题进行Pareto优劣性预测对比实验,结果表明所提方法显著提高了Pareto优劣性的预测精度.最后,将该预测方法集成到NSGA-II算法中,可以避免进化过程中的模型重构,有效减少昂贵目标向量的评估次数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘理	湖南理工学院信息与通信工程学院	37	171	8.0	11.0
2	郭观七	湖南理工学院信息与通信工程学院	44	368	13.0	17.0
3	贺建军	中南大学信息科学与工程学院	57	396	8.0	17.0
4	李文彬	中南大学信息科学与工程学院	27	80	6.0	8.0
8	冯彩英	湖南理工学院信息与通信工程学院	7	16	3.0	3.0