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摘要:
为解决Pareto支配收敛速度慢、PBI聚合在不连续的Pareto前沿上分布性差及运行效率低的问题,基于两阶段参考点三层选择,提出了一种多目标优化算法(multi objective evolutionary algorithm for two stage reference point three hierarchy selection,TT MOEA).该算法首先提出两阶段参考点策略,算法前期设置较少的参考点,使种群快速收敛,提高运行效率;算法后期设置较多的参考点,改善种群的多样性.其次提出三层选择策略,第一层为了加速收敛采用有效的非支配(effective non-dominated sorting,ENS)选择;第二层综合考虑收敛性与多样性采用PBI(penalty-based boundary intersection)依次选择;第三层为了增加多样性采用小生境选择.5种标准测试函数的计算结果证明了本文算法的可行性与有效性.
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文献信息
篇名 基于两阶段参考点三层选择的多目标优化算法
来源期刊 扬州大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 多目标优化 Pareto支配 参考点 两阶段 三层选择
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 31-37
页数 7页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.19411/j.1007-824x.2020.01.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李二超 65 278 10.0 13.0
2 徐立龙 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
多目标优化
Pareto支配
参考点
两阶段
三层选择
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
扬州大学学报(自然科学版)
季刊
1007-824X
32-1472/N
大16开
江苏省扬州市大学南路88号
28-48
1974
chi
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1577
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