【摘 要】
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针对多目标优化问题,传统进化算法维护种群多样性的方法主要依赖于共享函数,但其小生境半径难以进行有效地设置。该文提出一种改进的求解多目标优化问题的进化算法,新算法引
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院,浙江大学CAD＆CG国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（60472060）, 浙江大学CAD＆CG国家重点实验室开放课题基金资助项目（（A0704））
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针对多目标优化问题,传统进化算法维护种群多样性的方法主要依赖于共享函数,但其小生境半径难以进行有效地设置。该文提出一种改进的求解多目标优化问题的进化算法,新算法引入了近邻函数准则（NFC）,将其用于选择过程,可以从种群中选择出较好的个体,并确保种群的多样性。此外,新算法中融入了一种基于近邻函数准则的Pareto候选集的维护方法,利用这种方法可以有效地维护候选解集中个体的多样性。对所提出的算法,从时间和空间复杂度进行了理论分析。对一组典型优化问题的测试表明：该文提出的算法具有较高的搜索性能,解集分布的多样性
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