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上传时间: 2021-03-02
详细说明：已经证明，知识可以促进更有效的进化。 考虑到以不同形式定义的知识，我们提出了区间多目标量子启发式文化算法，以便有效地利用进化中包含的隐式信息来促进更有效的搜索。 它采用源自文化算法的对偶结构。 在种群空间中，实际编码量子个体中每个等位基因的矩形高度是根据可能性优势等级而不是相对适合度值来计算的。 定义了三种拥挤算子，包括超立方体的拥挤距离，超立方体的谐波距离和超立方体对网格的覆盖率，以衡量进化个体之间的拥挤程度。 在信念空间中，该知识用于指导进化个体的选择和突变操作以及量子个体的更新操作。 四个基准函数的统计仿真结果表明，所提算法获得的解更均匀地接近于真实的帕累托前沿，非主导解的不确定性较小。 此外，从进化中提取的知识在改善收敛性和分布方面起着积极作用。
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