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多目标进化算法中基于动态聚集距离的分布性保持策略

         

摘要

提出了基于动态聚集距离(DCD)的分布性保持策略,利用个体在不同维目标上聚集距离的差异程度来定义DCD,并在种群维护中动态地计算DCD.与目前经典算法NSGA-II和ε-MOEA进行比较,实验结果表明DCD能在较大程度上提高分布性,并得到较好的收敛性.

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