基于粗糙集理论的改进ε-支配多目标进化算法

摘要：

基于epsilon支配概念的epsilon-MOEA(ε-MOEA)算法具有良好的收敛性和分布性,但是存在epsilon值不易设置,解集中边界个体容易丢失等缺陷.通过结合粗糙集理论中边界域的概念,提出了基于粗糙集理论的改进epsilon-MOEA算法,从而改善解集中部分个体丢失等现象.实验结果表明,新算法相比传统epsilon-MOEA算法在解集分布性和收敛性上具有较好的改善.

关键词：多目标优化、epsilon支配、粗糙集理论、边界域

所属期刊栏目：28

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：948-950,956