| 基于平均距离聚类的NSGA-Ⅱ |
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| 引用本文： | 崔志华, 张茂清, 常宇, 张江江, 王晖, 张文生. 基于平均距离聚类的NSGA-Ⅱ.自动化学报, 2021, 47(5): 1171-1182 doi: 10.16383/j.aas.c180540 |
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| 作者姓名： | 崔志华 张茂清 常宇 张江江 王晖 张文生 |
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| 作者单位： | 1.太原科技大学复杂系统与计算智能实验室太原 030024;;2.同济大学电子与信息工程学院上海 201804;;3.南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室南昌 330029;;4.中国科学院自动化研究所北京 100190 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金61806138国家自然科学基金U1636220国家自然科学基金61663028山西省自然科学基金201801D121127江西省杰出青年人才计划20171BCB23075江西省自然科学基金20171BAB202035 |
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| 摘 要： | 拥挤度距离是一种用于度量解集多样性的指标. 然而, 在许多情况下, 该指标无法有效区分多样性较优个体. 其原因为拥挤度距离主要利用每个位置的局部信息. 为解决该问题, 基于整个种群全局位置信息, 本文设计了基于平均距离聚类的多样性度量指标, 并进一步提出了基于平均距离聚类的NSGA-Ⅱ. 该算法利用平均距离将种群划分为若干个大致均匀分布的小种群, 然后分别在各小种群内执行选择、交叉和变异等操作. 实验结果表明, 本文所提算法可以有效地保持种群多样性.
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| 关 键 词： | 多目标优化算法 NSGA-Ⅱ 拥挤度距离 多样性 |
| 收稿时间： | 2018-08-09 |
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