典型文献
基于混合变量动态分组的大规模多目标进化算法
文献摘要：
变量分组是解决大规模多目标优化问题的有效途径.针对混合变量分组存在的问题,文章提出基于混合变量动态分组的大规模多目标进化算法来对混合变量进行更精确的分组,通过控制变量分析中个体非支配排序后第一层的个体数与采样数的比例来挖掘混合变量的动态特征.本文算法MOEA/DVA-F与其他三种经典的大规模多目标进化算法一同在LSMOP1～LSMOP5测试问题上进行IGD性能测试,实验结果表明,MOEA/DVA-F算法具有较好的收敛性和多样性.由此表明MOEA/DVA-F算法是一种有前途的大规模多目标进化算法.
文献关键词：
大规模决策变量;混合变量;动态分组;大规模多目标进化算法
中图分类号：
作者姓名：
潘嘉敏
作者机构：
南宁师范大学计算机与信息工程学院,广西南宁530100
文献出处：
引用格式：
[1]潘嘉敏-.基于混合变量动态分组的大规模多目标进化算法)[J].长江信息通信,2022(11):36-38
A类：
大规模多目标进化算法,LSMOP1,LSMOP5
B类：
混合变量,动态分组,大规模多目标优化,多目标优化问题,控制变量,变量分析,非支配排序,第一层,采样数,动态特征,MOEA,DVA,一同,试问,IGD,收敛性,前途,大规模决策变量
AB值：
0.221769
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