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全局替换的自适应权重调整MOEA/D
被引量：
2
1
作者
袁田
尹云飞
+1 位作者
黄发良
陈乙雄
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期653-662,共10页
当多目标问题的帕累托前沿形状较为复杂时,基于分解的多目标进化算法MOEA/D的解的均匀性将受到很大的影响.MOEA/D利用相邻子问题的信息来优化,但早期因为种群中的个体与子问题的关联是随机分配的,仅在邻居间更新会浪费优秀解的信息,影...
当多目标问题的帕累托前沿形状较为复杂时,基于分解的多目标进化算法MOEA/D的解的均匀性将受到很大的影响.MOEA/D利用相邻子问题的信息来优化,但早期因为种群中的个体与子问题的关联是随机分配的,仅在邻居间更新会浪费优秀解的信息,影响收敛速度.针对这些问题,本文提出一种MOEA/D的改进算法(MOEA/DGUAW).该算法使用种群全局更新的策略,来提高收敛速度;使用自适应调整权重向量的策略来获得更均匀分布的解集.将MOEA/D-GUAW算法与现有的MOEA/D,MOEA/D-AWA,RVEA和NSGA-Ⅲ算法在10个广泛应用的测试问题上进行了实验比较.实验结果表明,提出的算法在大部分问题上,反转世代距离评价指标IGD优于其他算法,收敛速度也快于其他算法.
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关键词
多目标优化
基于分解的进化多目标优化
全局替换
自适应权重调整
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职称材料
题名
全局替换的自适应权重调整MOEA/D
被引量：
2
1
作者
袁田
尹云飞
黄发良
陈乙雄
机构
重庆
大学
计算机学院
南宁师范大学、广西人机交互与智能决策重点实验室
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期653-662,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61962038)
广西八桂学者创新团队基金项目(201979)资助。
文摘
当多目标问题的帕累托前沿形状较为复杂时,基于分解的多目标进化算法MOEA/D的解的均匀性将受到很大的影响.MOEA/D利用相邻子问题的信息来优化,但早期因为种群中的个体与子问题的关联是随机分配的,仅在邻居间更新会浪费优秀解的信息,影响收敛速度.针对这些问题,本文提出一种MOEA/D的改进算法(MOEA/DGUAW).该算法使用种群全局更新的策略,来提高收敛速度;使用自适应调整权重向量的策略来获得更均匀分布的解集.将MOEA/D-GUAW算法与现有的MOEA/D,MOEA/D-AWA,RVEA和NSGA-Ⅲ算法在10个广泛应用的测试问题上进行了实验比较.实验结果表明,提出的算法在大部分问题上,反转世代距离评价指标IGD优于其他算法,收敛速度也快于其他算法.
关键词
多目标优化
基于分解的进化多目标优化
全局替换
自适应权重调整
Keywords
multi-objective optimization
multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition
global replacement
adaptive weight adjust
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
全局替换的自适应权重调整MOEA/D
袁田
尹云飞
黄发良
陈乙雄
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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