| 基于可变影响空间的多目标进化算法的解集均匀性评价方法 |
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| 引用本文： | 郑金华,黄端,王康,张作峰.基于可变影响空间的多目标进化算法的解集均匀性评价方法[J].模式识别与人工智能,2014(10). |
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| 作者姓名： | 郑金华 黄端 王康 张作峰 |
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| 作者单位： | 湘潭大学 信息工程学院 湘潭411105; 湘潭大学 智能计算与信息处理教育部重点实验室 湘潭411105 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，湖南省自然科学基金项目，湖南省教育厅项目，湖南省科技厅项目 |
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| 摘 要： | 解集的均匀性评价是多目标进化算法中性能评价的要素之一.文中结合面向个体和面向空间的思想,提出可变影响空间的概念,并基于此提出一种解集均匀性评价方法——基于可变影响空间的多目标进化算法的解集均匀性评价方法(VISUM).该方法通过分析个体在可变影响空间内的相对均匀程度,能准确反映解集的分布均匀性.实验结果证明文中方法的可行性和有效性.
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| 关 键 词： | 多目标进化算法(MOEAs) 均匀性评价 可变影响空间 |
Variable Influence Space Based Uniformity Metric Method for Solution Sets of Multi-objective Evolutionary Algorithms |
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| ZHENG Jin-Hua,HUANG Duan,WANG Kang,ZHANG Zuo-Feng.Variable Influence Space Based Uniformity Metric Method for Solution Sets of Multi-objective Evolutionary Algorithms[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2014(10). |
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| Authors: | ZHENG Jin-Hua HUANG Duan WANG Kang ZHANG Zuo-Feng |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Multi-objective Evolutionary Algorithms(MOEAs) Uniformity Metric Variable Influence Space |
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