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| 高维多目标进化算法研究综述 | |
| 引用本文： | 孔维健.高维多目标进化算法研究综述[J].控制与决策,2010,25(3):321-326. |
| 作者姓名： | 孔维健 |
| 作者单位： | 1. 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室,沈阳,110004 2. 东北大学自动化研究中心,沈阳,110004 3. 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室,沈阳,110004;东北大学自动化研究中心,沈阳,110004 |
| 基金项目： | 国家973计划项目(2009CB320601);;国家自然科学基金项目(60534010,60821063,60904079);;国家111引智计划项目(B08015) |
| 摘 要： | 传统的多目标进化算法能够有效地解决2个或3个目标的优化问题,但当优化目标超过4维即具有高维目标时,其优化效果将大大下降,因此高维多目标进化算法的研究得到了较多的关注.鉴于此,对高维多目标进化算法的研究进展进行系统地分类综述,分析了高维目标对优化算法造成的困难以及改进的可视化技术;总结了各类算法的特点与缺陷,并给出进一步可能的研究方向. |
| 关 键 词： | Pareto支配 高维目标 多目标进化算法 可视化技术 |
| 收稿时间： | 2009/5/26 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2009/8/27 0:00:00 |
Large-Dimensional Multi-Objective Evolutionary Algorithms |
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| KONG Wei-jian,DING Jin-liang,CHAI Tian-you.Large-Dimensional Multi-Objective Evolutionary Algorithms[J].Control and Decision,2010,25(3):321-326. | |
| Authors: | KONG Wei-jian DING Jin-liang CHAI Tian-you |
| Affiliation: | a.Key Laboratory of Integrated Automation for Process Industry/a>;Ministry of Education/a>;b.Research Center of Automation/a>;Northeastern University/a>;Shenyang 110004/a>;China. |
| Abstract: | The conventional multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) can solve two-objective optimization problems successfully,but their search ability and performance will deteriorate badly when the number of objectives exceeds four. So,large-dimensional multi-objective evolutionary algorithms are attracting more attention. The large-dimensional multi-objective evolutionary algorithms are surveyed systematically by categories. The influences of large-dimensional objectives bringing on optimization problems ar... |
| Keywords: | Pareto dominance Large-dimensional objectives MOEA Visualization techniques |
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