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自动化技术论文_基于统计信息反馈的分步多目标
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摘要:文章摘要:传统的多目标进化算法通常协同考虑解的分布性和收敛性,在搜索初期会生成大量的支配解,造成计算资源的浪费,甚至导致算法不收敛。本文提出了一种基于统计信息反馈的
文章摘要:传统的多目标进化算法通常协同考虑解的分布性和收敛性,在搜索初期会生成大量的支配解,造成计算资源的浪费,甚至导致算法不收敛。本文提出了一种基于统计信息反馈的分步多目标优化算法。将算法分为单目标探索阶段、单目标到多目标的过渡阶段、群体划分局部优化阶段3个阶段,根据每个阶段的性质设计任务和策略,以增强算法的收敛性和分布性。在第二、三阶段中,根据目标函数值将解划分为不同群体,分别对不同区域解的信息进行统计分析,再根据反馈统计信息指导亲本选择过程,改善解的分布性和收敛性。在DTLZ和WFG系列问题上进行测试,并与其他多目标进化算法进行了比较,实验结果验证了本文算法在复杂、难收敛问题上的优势。
文章关键词:
论文DOI:10.14135/j.cnki.1006-3080.20210427004
论文分类号:TP18
文章来源:《中国测试》 网址: http://www.zgcszzs.cn/qikandaodu/2021/1014/1850.html