研究目的
为解决基于分解的多目标进化算法（MOEAs）中高维目标空间多样性保持问题，通过利用解在目标空间中到权重向量的垂直距离。
研究成果
所提出的算法MOEA/D-DU和EFR-RR在多目标优化中平衡收敛性与多样性方面普遍比前代算法更有效。它们与其他现有算法相比也具有竞争力，展示了利用解到目标空间权向量的垂直距离来维持多样性的潜力。
研究不足
该研究聚焦于基于分解的多目标进化算法及其在多目标优化问题中的表现。所提方法的有效性可能因问题特性和目标空间维度而异。
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[2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 德国慕尼黑（2019.6.23-2019.6.27）] 2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 时间-能量纠缠的偏振测量
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[2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 德国慕尼黑（2019.6.23-2019.6.27）] 2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 时间-能量纠缠的偏振测量
DOI：10.1109/cleoe-eqec.2019.8873197
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
基于分解的多目标进化算法（MOEAs）通常利用聚合函数将多目标优化问题分解为多个单目标优化问题。然而，由于所采用聚合函数的等高线特性，即使使用多样化的权重向量，它们通常也难以在高维目标空间中保持解的多样性。为解决该问题，我们提出通过利用目标空间中解到权重向量的垂直距离，在进化过程中显式维持解所需的多样性，从而在许多目标优化中实现收敛性与多样性更好的平衡。该思想被应用于改进两种性能优异的分解算法——基于分解的MOEA和集成适应度排序算法。将这两种改进算法与多种前沿算法进行对比，并在两个知名测试集的若干测试问题上开展系列对比实验。实验结果表明，所提两种算法在平衡收敛性与多样性方面普遍优于原有算法，且在求解许多目标优化问题时与其他现有算法相比也具有很强的竞争力。
作者：
Yuan Yuan，Hua Xu，Bo Wang，Bo Zhang，Xin Yao
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