一种新的全局排序高维多目标优化算法OA北大核心CSTPCD
A Novel High-Dimensional Multi-objective Optimization Algorithm for Global Sorting
针对传统高维多目标优化问题解决方法存在解集收敛性与解集分布均匀性缺陷的问题,提出将全局排序方法与灰色关联分析两种方法相结合,设计一种新的全局排序高维多目标优化算法.通过设计最小函数值母序列和个体目标函数值子序列,利用灰色关联分析法计算其关联度,并结合个体目标适应度计算策略,解决解集分布不均匀的问题.该算法不仅可提高非支配个体的选择能力,还具有良好的收敛性.为测试该算法的性能,选择3种经典多目标进化算法,在标准测试函数集DTLZ{2,4,5,6}上…查看全部>>
刘仁云;张美娜;姚亦飞;于繁华
长春师范大学 数学学院,长春 130032长春师范大学 数学学院,长春 130032长春师范大学 计算机科学与技术学院,长春 130032北华大学 计算机科学技术学院,吉林 吉林 132013
信息技术与安全科学
高维多目标优化全局排序灰色关联分析收敛性和解集分布性
《吉林大学学报（理学版）》 2022 (3)
664-670,7
吉林省自然科学基金(批准号:20200201276JC)和吉林省教育厅"十三五"科学技术研究规划项目(批准号:20200822KJ).
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