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周爱民；王一瑞；张金元

进化多目标优化中基于模糊聚类的目标提取。 （英语） Zbl 1456.90154号

信息科学。 509343-355（2020）.
总结：多目标优化问题（MaOP）同时具有三个以上优化目标的进化计算近年来受到了广泛关注。大多数现有多目标进化算法在处理MaOP时，可能无法找到一组具有良好代表性的Pareto最优解决方案。为了解决这个问题，一种方法是提高现有MOEA的搜索能力，以逼近Pareto最优解。已经提出了各种此类战略。另一种方法是简化MaOP，并使用现有MOEA处理简化的MaOP。本文遵循第二种方法，将MaOP转换为一系列多目标优化问题目标较少，并以在线方式解决这些MOP。为了实现这一目标，新目标被构建为原始目标的线性组合。根据搜索过程中发现的目标值，通过模糊聚类提取权重向量。与其他基于降维的方法相比，新方法利用原始目标的所有信息构建新目标。对不适定MaOP进行了广泛的实验研究，以揭示该方法的性能并与其他相关算法进行比较。

引用于1文件

MSC公司：

90C29型 多目标规划
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

多目标优化；降维；模糊聚类

软件：

MOEA/D公司；DECOR公司；RM-MEDA公司；SMS-EMOA公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Zhou}等人，《信息科学》。509343-355（2020年；兹比尔1456.90154）
全文： 内政部

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