典型文献
一种确定目标域多目标优化算法NSGA/P
文献摘要：
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.
文献关键词：
多目标优化;确定目标域;投影面;自由维;NSGAII;MOEA/P
中图分类号：
作者姓名：
马畅畅;汪坤;鹿晓梦;陈未如
作者机构：
沈阳化工大学 计算机科学与技术学院,辽宁 沈阳 110142;辽宁省化工过程工业智能化技术重点实验室,辽宁 沈阳 110142
文献出处：
引用格式：
[1]马畅畅;汪坤;鹿晓梦;陈未如-.一种确定目标域多目标优化算法NSGA/P)[J].计算机技术与发展,2022(05):15-21,28
A类：
确定目标域
B类：
多目标优化算法,多目标进化算法,多目标优化问题,Pareto,最优解,MOEA,法思想,最优值,求取,投影面,超多目标优化,决策空间,空间划分,自由维,决策者,实验结果分析,收敛性能,NSGAII
AB值：
0.194932
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