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一种基于模糊逻辑的自适应算子选择多目标进化算法:FAME。提出了一种新的多目标优化方法,即模糊自适应多目标进化算法(FAME)。它利用一个智能操作控制器,动态地选择最有希望的变异算子应用于搜索的不同阶段。这个选择是由一个模糊逻辑引擎指导的,根据不同的操作员过去的贡献。FAME还包括一种新的具有多项式复杂度的有效密度估计器,称为空间扩展偏差(SSD)。我们的提案遵循一个稳定的选择方案,包括一个实现SSD的外部存档,以确定当SSD满时要删除的候选解决方案。为了评估我们的提案的性能,我们将FAME与许多最先进的算法(MOEA/D-DE、SMEA、SMPSHOV、SMS-EMOA和BORG)在一系列难题上进行了比较。结果表明,FAME的整体表现最好。

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