焦立中。;王汉鼎;尚·R·H。;刘，F。 基于方向向量的协同进化多目标优化算法。 （英语） Zbl 1293.90066号 信息科学。 228, 90-112 (2013). 摘要：大多数现实世界中的多目标问题（MOP）都有一个复杂的解空间。针对这些问题，本文提出了一种基于方向向量的协同进化多目标优化算法（DVCMOA），该算法将MOEA/D分解思想引入协同进化算法。DVCMOA将方向向量的概念应用于协同进化算法，这在某种意义上是新颖的。DVCMOA首先根据目标空间中的初始方向向量将整个种群划分为若干个子种群。然后，它通过子种群之间的共同进化交互来求解MOP，在这些子种群中，个体根据其方向向量进行分类。最后，探索欠发达地区，以保持解空间的相对均匀分布。因此，DVCMOA在非支配解集的收敛性、多样性和均匀分布方面具有优势，本文通过与其他先进的多目标优化进化算法（MOEA）的比较来说明这一点。DVCMOA被证明对6个多目标0-1背包问题有效。 引用于5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;共同进化;方向向量;帕累托集;MOEA/D公司 软件：RM-MEDA公司;SPEA2公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.C.Jiao}等人，《信息科学》。228、90-112（2013年；Zbl 1293.90066） 全文： 内政部