基于帕累托前沿面曲率預估的超多目標進化算法

摘要： 基于分解的超多目標進化算法是求解各類超多目標優(yōu)化問題的主流方法,其性能在很大程度上依賴于所采用參考向量與真實帕累托前沿面(Pareto front, PF)的匹配程度.現有基于分解的超多目標進化算法尚難以同時有效處理各類PF不同的優(yōu)化問題.為此,提出了一種基于PF曲率預估的超多目標進化算法(MaOEA-CE).所提算法的核心包括兩個方面,首先基于對PF曲率的預估,在每次迭代過程...