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摘要
收敛性与多样性是多目标进化算法的两个主要研究方面，随着多目标优化问题目标维度的增加，传统的多目标进化算法很难维持解的多样性。为了增强算法在高维多目标优化问题中多样性，本文提出了一种新的距离优势关系。首先，为了保证算法的收敛性，在同一小生境内，距离优势关系计算候选解到理想点的距离作为适应度值，通过选择适应度值好的候选解作为非支配解。然后，为了增强算法的多样性，距离优势关系设定了每个候选解具有相同的小生境，并且保证在同一小生境内只保留一个最优解。最后，基于提出的距离优势关系对VaEA算法进行改进，在5～15维目标的DTLZ及IDTLZ测试问题上将改进的算法与目前六种常用的算法进行实验对比。实验结果表明改进后的算法具有较强的竞争性，能显著增强了算法的多样性。
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