10.3969/j.issn.1000-386x.2013.02.015
基于正交设计的自适应ε占优MOEA/D算法研究
MOEA/D是一种简单、高效的多目标优化算法,但在更新子问题时,会丢失部分优良个体,降低算法的收敛速度.针对上述不足,提出一种基于正交设计的自适应ε占优算法.新算法改进如下:(1)采用正交试验设计和连续空间量化初始化种群,使初始化群体能均匀分布；(2)设计一种自适应调整松弛变量改进的ε占优机制,并用它来更新Archive种群保存非劣解；(3)将精英策略引入到MOEA/D中,加快收敛速度.实验结果表明新算法较好地改善了MOEA/D算法的收敛性以及非劣解的分布性.
MOEA/D、自适应ε占优、正交实验、多目标演化算法
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目40972206,61075063;中央高校基本科研业务费专项资金项目1323520909
2013-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
58-64,124
