CASIA OpenIR  > 学术期刊  > 自动化学报
参考点自适应调整下评价指标驱动的高维多目标进化算法
何江红; 李军华; 周日贵
发表期刊自动化学报
ISSN0254-4156
2022
卷号48期号:6页码:1569-1589
摘要在具有不同Pareto前沿形状的优化问题上,基于参考点的高维多目标进化算法表现出较差的通用性.为了解决这个问题,提出参考点自适应调整下评价指标驱动的高维多目标进化算法(Many-objective evolutionary algorithm driven by evaluation indicator under adaptive reference point adjustment, MaOEA-IAR). MaOEA-IAR提出Pareto前沿形状监测基础上的参考点自适应策略,利用该策略选择一组候选解作为初始参考点;然后通过曲线参数对参考点位置进行调整;将最终得到的能够适应不同Pareto前沿的参考点用于计算增强的反世代距离指标,基于指标值设计适应度函数作为选择标准.实验证明提出的算法在处理各种Pareto前沿形状的优化问题时能获得较好的性能,算法通用性高.
关键词参考点自适应 评价指标 高维多目标 Pareto前沿形状
DOI10.16383/j.aas.c200975
引用统计
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56345
专题学术期刊_自动化学报
推荐引用方式
GB/T 7714
何江红,李军华,周日贵. 参考点自适应调整下评价指标驱动的高维多目标进化算法[J]. 自动化学报,2022,48(6):1569-1589.
APA 何江红,李军华,&周日贵.(2022).参考点自适应调整下评价指标驱动的高维多目标进化算法.自动化学报,48(6),1569-1589.
MLA 何江红,et al."参考点自适应调整下评价指标驱动的高维多目标进化算法".自动化学报 48.6(2022):1569-1589.
条目包含的文件 下载所有文件
文件名称/大小 文献类型 版本类型 开放类型 使用许可
AAS-CN-2020-0975.pdf(1561KB)期刊论文出版稿开放获取CC BY-NC-SA浏览 下载
个性服务
推荐该条目
保存到收藏夹
查看访问统计
导出为Endnote文件
谷歌学术
谷歌学术中相似的文章
[何江红]的文章
[李军华]的文章
[周日贵]的文章
百度学术
百度学术中相似的文章
[何江红]的文章
[李军华]的文章
[周日贵]的文章
必应学术
必应学术中相似的文章
[何江红]的文章
[李军华]的文章
[周日贵]的文章
相关权益政策
暂无数据
收藏/分享
文件名: AAS-CN-2020-0975.pdf
格式: Adobe PDF
所有评论 (0)
暂无评论
 

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。