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基于聚类的目标约简高维多目标差分进化算法
  • 608
  • 作者

    车旭许峰

  • 单位

    安徽理工大学数学与大数据学院

  • 摘要
    高维多目标优化是多目标优化中的难点,而目标约简是高维多目标优化中较为可行、有效的方法。本文提出了一种基于聚类的目标约简高维多目标差分进化算法,其基本思想是:以采用精英选择和排序策略的多目标差分进化算法为基础,根据近似的Pareto最优前沿,对所有目标进行基于相关距离的聚类,然后删除相似的聚类,得到约简的目标集。在优化过程中,周期性地在全目标集和约简目标集中搜索,以兼顾算法的收敛性和运行效率。采用高维DTLZ测试函数对新算法进行了性能测试,并与其它算法进行了比较,结果验证了新算法的收敛性和有效性。
  • 关键词

    差分进化算法高维多目标优化聚类目标约简

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金资助项目(61702008)；
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    [1]基于聚集密度的约束多目标进化算法

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