自適應(yīng)變化響應(yīng)的動態(tài)多目標(biāo)進化算法

摘要： 動態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化問題(Dynamic multi-objective optimization problems, DMOPs)的目標(biāo)函數(shù)發(fā)生變化時,需要采取變化響應(yīng)策略對種群進行重新初始化,以快速追蹤新環(huán)境中的最優(yōu)解集.現(xiàn)有動態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化算法對不同個體、不同維度的決策變量缺乏針對性的變化響應(yīng),導(dǎo)致重新初始化效果尚存在較大改進空間.為此,提出一種對不同個體、不同維度的決策變量分別...