一种确定目标域多目标优化算法NSGA/P

马畅畅; 汪坤; 鹿晓梦; 陈未如

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一种确定目标域多目标优化算法NSGA/P

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为了使多目标进化算法在求解多目标优化问题时能够更好地收敛到Pareto最优解,在NSGA-Ⅱ算法基础上,借鉴MOEA/P算法的思想,提出确定目标域多目标优化算法NSGA/P,将NSGA-Ⅱ算法与MOEA/P算法思想结合,实现确定目标域内的最优值的求取。NSGA-Ⅱ是一种求解多目标优化问题的经典算法;MOEA/P是一种基于投影面的多目标优化算法,更加适用于求解超多目标优化问题。NSGA/P算法采用MOEA/P思想,将整个决策空间划分为投影面和自由维,根据决策者的需求确定目标域,以此为投影面,并在自由维上采用NSGA-Ⅱ算法进行寻优,提高了算法的效率。通过对大量的实验结果分析及验证,发现NSGA/P算法增加了解的多样性,提高了算法的收敛性能,并有效地改善了求解复杂优化问题的能力,证明NSGA/P算法在求取确定目标域的多目标优化问题上有一定的优势。

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来源
《计算机技术与发展》 |2022年第5期|15-21|共8页
作者
马畅畅; 汪坤; 鹿晓梦; 陈未如;
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作者单位

沈阳化工大学计算机科学与技术学院;

辽宁省化工过程工业智能化技术重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
多目标优化; 确定目标域; 投影面; 自由维; NSGAⅡ; MOEA/P;

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