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基于分解的多目标优化算法研究与分析
文献摘要：
基于分解的多目标优化算法(MOEA/D)是多目标优化算法(MOEAs)中的一个重要分支.分解策略是传统数学规划中为了解决多目标的优化问题(MOP)推荐的基本方法.分解方法分为线性方法和非线性方法,在多目标优化中,每个目标聚合成为一个单目标优化问题,使得到一个优化单一目标,并且运用该优化方法得到单目标优化的Pareto最优解.MOEA/D中常用的分解方法有权重聚合法、切比雪夫法和基于惩罚的边界交集法.论文通过介绍切比雪夫方法对基于分解方法的MOEA/D算法进行研究分析.
文献关键词：
基于分解;多目标优化;权重聚合法;切比雪夫法;基于惩罚的边界交集法
中图分类号：
作者姓名：
弓佳明;章腾浩;许丽娟
作者机构：
广州华商学院数据科学学院,广州 511300
文献出处：
引用格式：
[1]弓佳明;章腾浩;许丽娟-.基于分解的多目标优化算法研究与分析)[J].现代计算机,2022(21):11-17,25
A类：
权重聚合法,切比雪夫法,基于惩罚的边界交集法
B类：
基于分解,多目标优化算法,算法研究,研究与分析,MOEAs,传统数学,数学规划,MOP,基本方法,分解方法,非线性方法,单目标优化,目标优化问题,Pareto,最优解
AB值：
0.189421
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