典型文献
两阶段混合引导的偏好多目标优化算法
文献摘要：
在偏好多目标优化问题求解中,基于偏好点引导方式的优化算法性能易受偏好点具体位置的影响,且不能控制偏好解集大小;而基于偏好区域引导方式的优化算法虽然能控制偏好解集规模,但算法初期收敛效率不够高.针对此问题,提出一种两阶段混合引导的偏好多目标优化算法.算法初期采取偏好点的引导方式,同时引入偏好界限动态调整策略,使得种群快速收敛到偏好区域附近.迭代一定次数后,采用偏好向量引导方式指导算法搜索,达到控制偏好解集范围的目的.与几种经典的偏好优化算法进行实验对比分析,结果表明,所提算法性能不受偏好点位置影响,得到的偏好解集能很好地表征决策者的偏好信息,并且控制了偏好解集范围,便于决策者的最终决策.
文献关键词：
混合引导;多目标优化;偏好信息;偏好解集
中图分类号：
作者姓名：
梁海娜;王宇嘉;林炜星;陈万芬
作者机构：
上海工程技术大学 电子电气工程学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]梁海娜;王宇嘉;林炜星;陈万芬-.两阶段混合引导的偏好多目标优化算法)[J].重庆邮电大学学报（自然科学版）,2022(05):836-848
A类：
混合引导,偏好多目标,偏好解集
B类：
两阶段,多目标优化算法,多目标优化问题,问题求解,引导方式,算法性能,具体位置,区域引导,期收,收敛效率,调整策略,快速收敛,偏好向量,实验对比,决策者,偏好信息,最终决策
AB值：
0.200647
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