偏好半徑劃分區(qū)域的多目標進化方法
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偏好多目標進化算法是一類幫助決策者找到感興趣的Pareto最優(yōu)解的算法．目前，在以參考點位置作為偏好信息載體的偏好多目標進化算法中，不合適的參考點位置往往會嚴重影響算法的收斂性能，偏好區(qū)域的大小難以控制，在高維問題上效果較差，針對以上問題，通過計算基于種群的自適應偏好半徑，利用自適應偏好半徑構造一種新的偏好關系模型，通過對偏好區(qū)域進行劃分，提出基于偏好區(qū)域劃分的偏好多目標進化算法．將所提算法與4種常用的以參考點為偏好信息載體的多目標進化算法g-NSGA-II、r-NSGA-II、角度偏好算法、MOEA/D-PRE進行對比實驗，結果表明，所提算法具有較好的收斂性能和分布性能，決策者可以控制偏好區(qū)域大小，在高維問題上也具有較好的收斂效果．
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