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基于分解的多目标进化算法的距离相关参数自适应
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上传时间: 2021-03-08
详细说明：事实证明，基于分解的多目标进化算法（MOEA / D）在解决复杂的多目标优化问题方面具有竞争力。 但是，MOEA / D的性能对其参数设置非常敏感。微分进化（DE）算子是MOEA / D中使用最广泛的算子，同时生成新的解和DE的参数（比例因子F和交叉率） CR）会显着影响MOEA / D的性能。本文提出了一种基于距离的MOEA / D参数自适应机制（MOEA / D-DPA），以适应DE参数。 在MOEA / D-DPA中考虑了DE亲本的相似性信息，这有望有利于勘探与开发之间的平衡。 在提出的算法中，首先将基于MOEA / D中两个子问题之间的距离定义的距离空间划分为多个级别。 然后，将属于同一距离级别的成功参数（Fs和.CRs）进一步用于自适应地为该距离级别生成新参数。此外，还从特定距离级别对每个子问题的邻域大小进行采样可能性。 作为比较，采用了最近提出的五种自适应MOEA / D。 比较的算法在CEC-2009特别会议和竞赛中针对9个WFG.test问题和10个无约束测试问题进行了测试。 实验结果表明，与五个自适应MOEA / D相比，MOEA / D-DPA具有竞争性，尤其是在W
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