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基于记忆策略的动态分解约束多目标进化算法
文献摘要：
针对现有面向多目标优化问题的约束处理方法存在求解效率不足,基于分解策略的多目标进化算法受到约束限制导致求解性能低的问题,提出一种基于记忆策略的动态分解约束多目标进化算法.本文首先引入具有记忆功能的归档集,改进基于短暂忽略非容许解的约束处理方法,提高算法的求解鲁棒性.然后结合基于分解的多目标进化算法,设计一种动态分配搜索资源的策略,提高算法的寻优能力.最后将设计的算法用于求解约束多目标基准测试集和1个工程问题,仿真结果表明,本文所提出算法的性能优于对比算法.算法具有有效性和可行性,求解约束多目标优化问题具有较好的性能.
文献关键词：
多目标优化;约束处理方法;进化算法;动态分解
中图分类号：
作者姓名：
陈创明;温洁嫦
作者机构：
广东工业大学应用数学学院,广东 广州 510520
文献出处：
引用格式：
[1]陈创明;温洁嫦-.基于记忆策略的动态分解约束多目标进化算法)[J].汕头大学学报（自然科学版）,2022(01):56-64
A类：
容许解
B类：
记忆策略,动态分解,解约,约束多目标进化算法,约束处理方法,求解效率,约束限制,制导,记忆功能,归档,基于分解的多目标进化算法,动态分配,寻优能力,基准测试集,工程问题,对比算法,约束多目标优化问题
AB值：
0.235928
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