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3.
4.
5.
基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)在解决多目标问题时,具有简单有效的特点。但多数MOEA/D采用固定的控制参数,导致全局搜索能力差,难以平衡收敛性和多样性。针对以上问题提出一种基于变异算子和邻域值自适应的多目标优化算法。该算法根据种群中个体适应度值的分散或集中程度进行判断,并据此对变异算子进行自适应的调节,从而增强算法的全局搜索能力;根据进化所处的阶段以及个体适应度值的集中程度,自适应地调节邻域值大小,保证每个个体在不同的进化代数都有一个邻域值大小;在子问题邻域中,统计子问题对应个体的被支配数,通过判断被支配数是否超过设定的上限,来决定是否将Pareto支配关系也作为邻域内判断个体好坏的准则之一。将提出的算法与传统的MOEA/D在标准测试问题上进行对比。实验结果表明,提出的算法求得的解集具有更好的收敛性和多样性,在求解性能上具有一定的优势。 相似文献
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《软件》2019,(2):6-10
在KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件下,m维的连续多目标优化问题的Pareto解集在决策空间是一个(m-1)维的流形(manifold)。随着算法的迭代,当前种群将分布在流形的周围。为充分利用这一规则特性(regularity property)以解决具有复杂PS(Pareto set)的多目标优化问题,本文提出一种基于差分算子和分布估计算子的混合子代生成算法。首先,引入一个参数来指示当前种群的收敛程度,即当前种群解个体所构成的数据的协方差矩阵的前(m-1)个特征值的和与所有特征值的和的比,比值越大,收敛程度越高;进而,根据不同比值,自适应调节差分算子和分布估计算子生成新解的数量。将该算法在tec09系列测试函数上进行仿真实验,并与RM-MEDA、NSGA-II-DE两个算法进行对比,实验结果表明,RM-MEDA/DE算法优于与之比较的其他算法。 相似文献
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9.
针对大面积区域的多时相遥感影像变化检测的需求,提出了一种基于最小噪声分离(MNF)的Canny边缘检测提取影像变化信息的检测方法。对多时相影像采用多种变换组合成具有多维波段信息的影像,采用最小噪声分离法分离噪声并得到单波段差异图,通过Canny边缘检测法计算梯度幅值,采用高低双阈值法细化边缘,从而提取差异图变化边缘,有效突出了变化信息。以1995年和2003年加扎勒河的两期遥感影像为例,利用两时相影像进行土地覆被变化检测。实验结果表明,该方法适用于监测大面积区域内地物的突变情况。在数据基础上进行最小噪声分离可以有效解决传统Canny边缘检测提取边缘时造成的伪边缘现象,同时采用高低双阈值法有效去除伪边缘点,从而获得更加精确、直观的变化检测效果,在自然地理变化监测、地理国情灾害监测等有很好的应用价值。 相似文献