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摘要
在科研和工程实践中存在着很多需要同时优化的两个或多个相互冲突的多目标优化问题。多数情况下,人们使用多目标优化是为了寻求某一特定方向的Pareto解,但传统的优化方法只能得出分散的全部解集,不利于辅助决策。为此,提出一种带偏好的多目标优化算法(即偏好MOEA/D算法),该算法的核心思想是将一个多目标优化问题分解成多个单目标优化问题并同时优化,在子问题通过相邻子问题信息优化的过程中加入使用者偏好,最终得到方向明确的Pareto解集。经仿真验证,该算法具有突出的求解性能,便于辅助决策,且有较高的有效性和可拓展性。
