【摘 要】
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为求解高维多目标优化问题,提出一种新的适应度分配策略,即模糊关联熵方法（FREM）。结合模糊信息熵理论和隶属度函数给出FREM,采用隶属度函数将Pareto解和理想解映射为模糊集,运
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为求解高维多目标优化问题,提出一种新的适应度分配策略,即模糊关联熵方法（FREM）。结合模糊信息熵理论和隶属度函数给出FREM,采用隶属度函数将Pareto解和理想解映射为模糊集,运用模糊信息熵理论处理Pareto解模糊集与理想解模糊集之间的内在关系,并进行适应度分配。以模糊关联熵系数引导群体智能算法进化。在DTLZ测试函数集上的实验结果表明,FREM能够解决高维多目标优化问题,避免子目标数量增加对算法的影响,并得到比随机权重法和NSGA-II更好的优化效果。
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