基于目标空间分解的自适应多目标进化算法

摘要：

针对基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)个体与子问题的匹配问题,在分析MOEA/D的进化规律的基础上,提出了一种基于目标空间分解的自适应多目标进化算法(MOEA/OSD).该算法采用以测试问题的参考点为起点的均匀权重向量分解目标空间,根据个体信息动态选择适合的子问题,并使用辅助向量的方法弥补分解方法的不足.对比实验结果表明,MOEA/OSD拥有较好的收敛性和分布性,采用不同的分解方法均能搜索到最优解,且具有较好的收敛速度.

关键词：多目标优化、目标空间分解、子问题、自适应、适合的子问题

所属期刊栏目：23

分类号：TP1;O22

资助基金：国家自然科学基金61070088;湖南省教育厅项目12C0378,11C1224;湖南省科技厅项目2011GK3063

在线出版日期：2013-09-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：671-678