基于目标相关性的一种高维目标演化算法

作者:谢大同; 丁立新; 汪慎文; 胡玉荣; 姜磊
来源:武汉大学学报(理学版), 2014, 60(02): 151-159.
DOI:10.14188/j.1671-8836.2014.02.013

摘要

针对高维目标问题中非支配解数量随目标数量增加而剧增的问题,提出一种基于目标相关性信息的降维方法.该方法利用非支配解的目标值分析目标之间的相关性,对正相关较强的目标进行合并,从而降低目标数量,使部分非支配解之间产生支配关系,达到减少非支配解数量的目的.该方法可与基于Pareto支配的演化算法结合.实验结果表明,结合该目标降维方法的演化算法可以取得收敛性更好的结果.

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