为提高多目标算法的多样性与分布性,提出了一种基于事件触发的自适应邻域多目标进化算法(MOEA/D-ET)。采用事件触发策略协调全局与局部搜索,利用网格法进行全局寻优,利用自适应邻域MOEA/D进行局部寻优。对固定邻域与自适应邻域进行了对比,结果表明采用自适应邻域能有效地改善解分布不均的问题。通过对ZDT、WFG、DTLZ测试函数的求解,并与4个经典的多目标算法和2个最新的多目标算法进行对比,结果表明本文算法在收敛性和多样性方面具有一定的优越性。
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