【摘要】：偏好多目標(biāo)進(jìn)化算法是一類幫助決策者找到感興趣的Pareto最優(yōu)解的算法.目前,在以參考點(diǎn)位置作為偏好信息載體的偏好多目標(biāo)進(jìn)化算法中,不合適的參考點(diǎn)位置往往會(huì)嚴(yán)重影響算法的收斂性能,偏好區(qū)域的大小難以控制,在高維問題上效果較差.針對(duì)以上問題,通過計(jì)算基于種群的自適應(yīng)偏好半徑,利用自適應(yīng)偏好半徑構(gòu)造一種新的偏好關(guān)系模型,通過對(duì)偏好區(qū)域進(jìn)行劃分,提出基于偏好區(qū)域劃分的偏好多目標(biāo)進(jìn)化算法.將所提算法與4種常用的以參考點(diǎn)為偏好信息載體的多目標(biāo)進(jìn)化算法g-NSGA-II、r-NSGA-II、角度偏好算法、MOEA/D-PRE進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,所提算法具有較好的收斂性能和分布性能,決策者可以控制偏好區(qū)域大小,在高維問題上也具有較好的收斂效果.
[Abstract]:Preference multiobjective evolutionary algorithm is a kind of algorithm that helps decision makers to find the Pareto optimal solution of interest. At present, in the preference multi-objective evolutionary algorithm with reference point position as the carrier of preference information, inappropriate reference point location often seriously affects the convergence performance of the algorithm, the size of preference region is difficult to control, and the effect on high-dimensional problem is poor. To solve the above problems, a new preference relation model is constructed by calculating the adaptive preference radius based on population, and the preference region is divided. A preference multi-objective evolutionary algorithm based on preference region partition is proposed. The proposed algorithm is compared with four commonly used multi-objective evolutionary algorithms, g-NSGA-IIr-NSGA-IIE, and angle preference algorithm, MOEA-D-PRE. The results show that the proposed algorithm has better convergence and distribution performance. Decision makers can control the size of preference regions and have good convergence effect on high dimensional problems.
【作者單位】： 智能計(jì)算與信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(湘潭大學(xué));智能信息處理與應(yīng)用湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(衡陽師范學(xué)院);Computer
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61502408,61673331,61379062,61403326) 湖南省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目(17A212) 賽爾網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新項(xiàng)目(NGII20150302) 湖南省自然科學(xué)基金(14JJ2072,2017JJ4001) 湖南省科技計(jì)劃(2016TP1020)~~
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2119046