对不连续帕累托前沿的一种改进的MOEA/D

摘要：

提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法,用于解决不连续帕累托前沿的多目标优化问题中出现帕累托近似前沿分布不均匀与不完整的问题.主要的思想是通过基于密度的聚类算法将尽量逼近帕累托前沿的种群划分为若干个子种群,将不连续帕累托前沿问题转化为多个连续子问题,然后协同演化所有子种群,最后获得更为均匀与完整的帕累托解集.实验表明对于处理不连续帕累托问题的优越性.

关键词：进化算法;多目标优化;密度聚类;分解

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目编号:61772244

在线出版日期：2021-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2189-2193