为了提高MOEA/D算法求解大规模高维多目标优化问题的能力,本文提出一种基于自适应信息反馈机制改进的MOEA/D算法,其基本思想是根据信息反馈原理,将当前代第k个个体与用MOEA/D算法求得的第i个个体加权平均后作为下一代第i个个体。k的选取有指定和随机两种方式,可以根据目标函数的梯度自适应地选择。采用标准的测试函数来评测改进后的算法的性能。结果表明,改进后的MOEA/D算法在收敛性方面有明显的提高。
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