昂贵区间多目标优化空间数据挖掘求解策略
针对优化函数未知的昂贵区间多目标优化问题,提出一种基于主曲线建模的NSGA-Ⅱ算法.该算法首先根据决策空间流形分布的种群数据构建K主曲线;然后利用所构建的K主曲线模型,通过插值和延展的方法生成子代.与遗传算法的随机生成子代策略相比,通过所提出方法生成有效子代效率会更高.由于目标空间拥挤距离无法求出,为此利用K主曲线找出待测解的前、后近距离解,按照决策空间拥挤距离对同序值解进行筛选,从而实现NSGA-Ⅱ算法的改进.
多目标优化、空间数据挖掘、区间规划、NSGA-Ⅱ、主曲线
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TP273(自动化技术及设备)
国家自然科学基金项目61573305,61403332;河北省自然科学基金青年基金项目F2014203099,F2015203400;燕山大学青年教师自主研究计划课题13LGA006
2017-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
1599-1606
