| 基于目标相关性的一种高维目标演化算法 |
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| 作者姓名： | 谢大同 丁立新 汪慎文 胡玉荣 姜磊 |
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| 作者单位： | 福建商业高等专科学校信息管理工程系;武汉大学计算机学院/软件工程国家重点实验室;石家庄经济学院信息工程学院;湖南科技大学计算机科学与工程学院; |
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| 基金项目： | 国家自然科学青年基金项目(61305079);福建省自然科学基金项目(2012J01248);福建省中青年教师教育科研项目(A类)(JA13400);广东省省部产学研结合专项(2011B090400477);珠海市产学研合作专项资金(2011A050101005、2012D0501990016);珠海市重点实验室科技攻关项目(2012D0501990026);教育部人文社科青年基金(12YJCZH084);河北省教育厅科研项目(QN20131053);河北省科技计划项目(13210331);河北青年拔尖人才支持计划(冀字[2013]17号) |
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| 摘 要： | 针对高维目标问题中非支配解数量随目标数量增加而剧增的问题,提出一种基于目标相关性信息的降维方法.该方法利用非支配解的目标值分析目标之间的相关性,对正相关较强的目标进行合并,从而降低目标数量,使部分非支配解之间产生支配关系,达到减少非支配解数量的目的.该方法可与基于Pareto支配的演化算法结合.实验结果表明,结合该目标降维方法的演化算法可以取得收敛性更好的结果.
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| 关 键 词： | 高维目标 演化算法 非支配解 相关性 降维 |
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