一种多目标进化算法解集分布广度评价方法
解集分布广度评价是多目标进化算法性能评价中的重要研究课题.作者提出了一种在未知Pareto最优面情况下解集分布广度评价方法(Spread Indicator,SI).不同于已存在的评价方法考虑极端个体,该方法利用边界解集对非支配集分布范围进行评价.对非支配集中边界解的性质和特征进行了详细的分析,讨论了边界解与极端解之间的联系和区别,并根据边界解级数区分不同边界解对分布范围的影响,进而利用低维空间超立方体进行分布范围的估计.另外,引入与质心超体积的比较关系,避免了算法因收敛度不同对分布广度评价结果的影响.实验结果表明了该方法的可行性和有效性.
多目标优化、多目标进化算法、性能指标、分布广度评价、边界解集
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60773047,61070088;湖南省自然科学基金项目09JJ6089,10JJ3072;湖南省教育厅项目10C1261
2011-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共18页
647-664
