【摘 要】
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为了提高进化算法在求解高维多目标优化问题时的收敛性和多样性,提出了采用放松支配关系的高维多目标微分进化算法。该算法采用放松的Pareto支配关系,以增加个体的选择压力;
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为了提高进化算法在求解高维多目标优化问题时的收敛性和多样性,提出了采用放松支配关系的高维多目标微分进化算法。该算法采用放松的Pareto支配关系,以增加个体的选择压力;采用群体和外部存储器协同进化的方案,并通过混合微分变异算子,生成子代群体;采用基于指标的方法计算个体的适应度并对群体进行更新;采用基于Lp范数(0<p<1)距离的多样性维护策略更新外部存储器。为了评估所提算法在高维多目标优化中的求解性能,将它在一组标准测试函数中进行了仿真实验。与其他两种经典算法的比较结果表明,所提算法能够在高维
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