全局替换的自适应权重调整MOEA/D

袁田; 尹云飞; 黄发良; 陈乙雄

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全局替换的自适应权重调整MOEA/D

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当多目标问题的帕累托前沿形状较为复杂时,基于分解的多目标进化算法MOEA/D的解的均匀性将受到很大的影响.MOEA/D利用相邻子问题的信息来优化,但早期因为种群中的个体与子问题的关联是随机分配的,仅在邻居间更新会浪费优秀解的信息,影响收敛速度.针对这些问题,本文提出一种MOEA/D的改进算法(MOEA/DGUAW).该算法使用种群全局更新的策略,来提高收敛速度;使用自适应调整权重向量的策略来获得更均匀分布的解集.将MOEA/D-GUAW算法与现有的MOEA/D,MOEA/D-AWA,RVEA和NSGA-Ⅲ算法在10个广泛应用的测试问题上进行了实验比较.实验结果表明,提出的算法在大部分问题上,反转世代距离评价指标IGD优于其他算法,收敛速度也快于其他算法.

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来源
《控制理论与应用》 |2023年第4期|653-662|共10页
作者
袁田; 尹云飞; 黄发良; 陈乙雄;
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作者单位

重庆大学计算机学院;

南宁师范大学广西人机交互与智能决策重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化基础理论;
关键词
多目标优化; 基于分解的进化多目标优化; 全局替换; 自适应权重调整;

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