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MOEA/D中基于聚类的多种群方法用于多目标问题。 (英语) Zbl 1487.90599号

摘要:本文为基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)提出了一种新的多种群框架。在这种情况下,聚类方法通过将MOEA/D进化种群分裂为相似个体的多个子种群进行独立进化来加强交配限制。通过将每个子种群分配给不同的处理器,使用子种群可以实现自然的并行实现。使用三种聚类方法(k-Means、基于光谱的聚类和基于目标向量形状的方法)评估了所提出的多种群MOEA/D(mpMOEA/D)。此外,还测试了一种随机分区方法。使用衡量收敛性、多样性和计算时间的指标,比较了使用DTLZ和WFG问题的mpMOEA/D方案和原始MOEA/D3、4、8和10个目标的结果。使用Wilcoxon检验和Friedman秩进行的评估揭示了使用聚类程序进行人口划分的重要性,尤其是在有多个目标的情况下。结果表明,基于聚类的多种群方法在提高进化方法对许多客观问题的性能方面是可行的。

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

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MOEA/D公司
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全文: 内政部

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