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针对目标函数估值昂贵的多目标优化问题,提出了基于聚类的代理辅助进化算法。在MOEA/D算法的框架下,对种群进行聚类,并通过权重向量的邻域选出种群子集,在子集上使用径向基插值函数辅助的差分进化算法得到新解,对种群进行更新。在7个DTLZ标准测试问题上进行了数值实验,计算结果表明本文提出的算法比新近提出的多目标邻域回归优化(MONRO)算法具有优势。 相似文献
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