【摘 要】
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解集分布广度评价是多目标进化算法性能评价中的重要研究课题.作者提出了一种在未知Pareto最优面情况下解集分布广度评价方法（Spread Indicator,SI）.不同于已存在的评价方法考
【基金项目】
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国家自然科学基金（60773047 61070088）, 湖南省自然科学基金项目（09JJ6089 10JJ3072）, 湖南省教育厅项目（10C1261）资助
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解集分布广度评价是多目标进化算法性能评价中的重要研究课题.作者提出了一种在未知Pareto最优面情况下解集分布广度评价方法（Spread Indicator,SI）.不同于已存在的评价方法考虑极端个体,该方法利用边界解集对非支配集分布范围进行评价.对非支配集中边界解的性质和特征进行了详细的分析,讨论了边界解与极端解之间的联系和区别,并根据边界解级数区分不同边界解对分布范围的影响,进而利用低维空间超立方体进行分布范围的估计.另外,引入与质心超体积的比较关系,避免了算法因收敛度不同对分布广度评价结果的影响.实
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