【摘 要】
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高维多目标优化是多目标优化中的难点,而聚类是改进高维多目标优化算法较为可行、有效的方法。本文提出了一种用聚类改善NSGA-Ⅲ算法解集分布性的方法,其基本思想是:首先用基
【基金项目】
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2017年国家自然科学基金资助项目(61702008)“基于分子信标微流控芯片的大数据存储与挖掘”(项目编号:61702008)
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高维多目标优化是多目标优化中的难点,而聚类是改进高维多目标优化算法较为可行、有效的方法。本文提出了一种用聚类改善NSGA-Ⅲ算法解集分布性的方法,其基本思想是:首先用基于Pareto支配的非支配排序将种群分为若干不同的非支配层,然后对所有非支配层的解基于参考点距离进行K-均值聚类,保留同一聚类的聚类中心,从而增加了种群多样性,使解的分布更加均匀。采用高维DTLZ测试函数对新算法进行了性能测试,结果验证新算法的确具有较好的分布性和均匀性。
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