【摘 要】
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为了快速跟踪动态多目标优化问题(DMOPs)的Pareto前沿,在基于参考点的遗传算法(NSGA-III)的基础上,提出了一种新的基于预测的动态多目标遗传算法。设计了个体关联算法计算历
【机 构】
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东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61273031,61134006);新世纪人才计划资助项目(NCET–12–0104)
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为了快速跟踪动态多目标优化问题(DMOPs)的Pareto前沿,在基于参考点的遗传算法(NSGA-III)的基础上,提出了一种新的基于预测的动态多目标遗传算法。设计了个体关联算法计算历史Pareto前沿中的个体与各参考线的垂直距离,选取其中距离最小的个体关联至相应的参考点形成有效的历史信息时间序列;采用该时间序列利用线性回归模型预测新环境下的Pareto前沿,从而加快算法的跟踪速度。通过动态多目标优化标准测试问题对算法的性能进行了测试,结果表明所提算法能够快速跟踪动态多目标优化问题的Pareto最优前沿并且分布均匀,对于变化频率较大、强度较高的动态优化问题具有良好的环境适应性。
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