基于指标和自适应边界选择的高维多目标优化算法

doi:10.13195/j.kzyjc.2020.1518

	基于指标和自适应边界选择的高维多目标优化算法
	李二超; 魏立森
刊名	控制与决策
	2021-03-03
卷号	37 期号:5 页码:1-10
关键词	指标模糊预测超平面自适应边界选择收敛性多样性
ISSN号	1001-0920
DOI	10.13195/j.kzyjc.2020.1518
英文摘要	多目标优化算法的主要目标是实现好的多样性和收敛性.传统的高维多目标优化算法,在目标维数增加的时候,选择方式难以平衡种群的收敛性和多样性.针对这个问题,本文提出了一个基于指标和自适应边界选择的高维多目标优化算法.在环境选择中,首先计算种群中两两个体的指标Iε（x, y）作为第一选择标准,然后提出一种自适应边界选择策略,利用种群进化信息对超平面系数进行模糊预测,后近似计算待选个体到超平面的范式距离作为第二选择标准.最后将所提算法与5种代表性的高维多目标算法进行比较,实验结果表明,算法处理复杂Pareto前沿高维多目标优化问题时,能在平衡收敛性和多样性的同时,更好的维护多样性.
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语种	中文
出版者	Northeast University
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/147854]
专题	电气工程与信息工程学院
作者单位	兰州理工大学电气工程与信息工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	李二超,魏立森. 基于指标和自适应边界选择的高维多目标优化算法[J]. 控制与决策,2021,37(5):1-10.
APA	李二超,&魏立森.(2021).基于指标和自适应边界选择的高维多目标优化算法.控制与决策,37(5),1-10.
MLA	李二超,et al."基于指标和自适应边界选择的高维多目标优化算法".控制与决策 37.5(2021):1-10.