【摘 要】
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在现实生活中,多目标优化问题越来越常见,多目标进化算法是目前最常见和有效地解决多目标优化问题的方法。多目标优化算法的目标是快速得到一组具有良好收敛性和多样性的解集。本文设计了一种基于分解和均匀设计的多目标进化算法来提高算法的效率,并将此算法应用于求解合成气的生产问题。一个好的搜索策略对于获得高质量的解有很大帮助。本文使用了已有的一个多搜索策略（包括三种策略）来平衡局部搜索与全局搜索,同时提高算法的
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在现实生活中,多目标优化问题越来越常见,多目标进化算法是目前最常见和有效地解决多目标优化问题的方法。多目标优化算法的目标是快速得到一组具有良好收敛性和多样性的解集。本文设计了一种基于分解和均匀设计的多目标进化算法来提高算法的效率,并将此算法应用于求解合成气的生产问题。一个好的搜索策略对于获得高质量的解有很大帮助。本文使用了已有的一个多搜索策略（包括三种策略）来平衡局部搜索与全局搜索,同时提高算法的搜索效率。第一种策略选择收敛并且稀疏的解以及相邻的解作为父解来生成新解。第二种搜索策略选择支配解与相邻的非支配解作为父解来生成新解。第三种搜索策略选择非支配解作为父解来生成新解。均匀设计可以在采样空间进行均匀地采样。本文设计了一个基于均匀设计的交叉算子在不规则的采样空间上进行采样,以此来提高算法的搜索效率;同时为了满足解的收敛性和多样性,我们采用了基于分解的更新策略。最后,我们将本算法应用到合成气问题中,实验结果证明本算法的性能优于大多数算法。通过常用测试函数的测试以及与MOEA/D、MOEA/DD、NSGAII和MOEA/D-DRA进行性能的比较,得出MOEA/DU在收敛性和多样性方面比其他算法更好。
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