自适应信息反馈模型改进的MOEA/D算法

• 作者: 王启翔 许峰
• 来源期刊: 赤峰学院学报（自然科学版）
• 关键词: 大规模高维多目标优化 MOEA/D 信息反馈 自适应 目标函数梯度
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与科学技术
• 页码范围: 25-28
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-260X.2021.04.008

摘要

为了提高MOEA/D算法求解大规模高维多目标优化问题的能力,本文提出一种基于自适应信息反馈机制改进的MOEA/D算法,其基本思想是根据信息反馈原理,将当前代第k个个体与用MOEA/D算法求得的第i个个体加权平均后作为下一代第i个个体.k的选取有指定和随机两种方式,可以根据目标函数的梯度自适应地选择.采用标准的测试函数来评测改进后的算法的性能.结果表明,改进后的MOEA/D算法在收敛性方面有明显的提高.