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摘要
为了对比BP神经网络代理模型的正确性和合理性,选取支持向量机SVM分别与多目标粒子群优化算法MOPSO和多目标遗传算法NSGA-II进行结合,并对目标函数进行评价优化。从实验数据可以发现,采用BP神经网络代理模型时得到的帕累托前沿较为均匀,而采用SVM代理模型时得到的帕累托前沿分布较为分散,甚至可能只出现某个极值点的情况,这个结果证明了BP神经网络代理模型对于多目标函数的优越性和准确性。选取ZDT、DTLZ测试函数进行实验,实验结果表明在仿真和耗时问题上BP神经网络代理模型结合进化算法具有一定的可行性。
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单位青岛职业技术学院
