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基于模糊支配的高维多目标进化算法MFEA
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文件大小: 462kb
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上传时间: 2021-03-17
详细说明：为提高高维复杂多目标优化算法的收敛性和解集分布性,提出一种基于模糊支配的高维多目标进化算法MFEA.在第二代Pareto支配类高维多目标进化算法模型基础上,利用模糊理论对模型中的环境选择进行改进,提出基于模糊隶属度的支配关系,并结合Harmonic、k邻域法和小生境技术对其中的拥挤密度估计方法进行改进,最后根据高维多目标的特点并结合模糊理论α-截集的思想提出了新的环境选择策略.将该算法与目前性能最好的5种多目标进化算法在标准测试函数集上进行对比试验,结果表明本文算法与其他算法相比具有明显的优势,不仅提高了算法的收敛性能,而且保证了Pareto最优解的均匀分布性.
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