【摘 要】
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采用基于二范数的方法生成权重向量并引入g支配策略对MOEA/D算法进行改进,提出g支配策略的MOEA/D算法(g-MOEA/D).将g支配思想与MOEA/D算法有效结合,生成适应决策者DM偏好的有
【基金项目】
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工信部2016智能制造基金资助项目(工信部联装(2016)213号)
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采用基于二范数的方法生成权重向量并引入g支配策略对MOEA/D算法进行改进,提出g支配策略的MOEA/D算法(g-MOEA/D).将g支配思想与MOEA/D算法有效结合,生成适应决策者DM偏好的有效解的集合,来代替整个Pareto解集或单个有效解,加速种群的收敛性,提高种群的均匀性.通过仿真实验对比分析g-MOEA/D算法与MOEA/D算法的性能,结果表明,g支配策略的MOEA/D算法所得解集整体性能更优.
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