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基于目标相关性的一种高维目标演化算法  
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【英文篇名】 A Many-Objective Evolutionary Algorithm Based on Objective Correlation
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【作者】 谢大同; 丁立新; 汪慎文; 胡玉荣; 姜磊;
【英文作者】 XIE Datong; Ding Lixin; WANG Shenwen; HU Yurong; JIANG Lei; Department of Information Management Engineering; Fujian Commercial College; School of Computer/State Key Laboratory of Software Engineering; Wuhan University; School of Information Engineering; Shijiazhuang University of Economics; School of Computer Science and Engineering; Hunan University of Science and Technology;
【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;
【文献出处】 武汉大学学报(理学版) , Journal of Wuhan University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2014年 02期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 高维目标; 演化算法; 非支配解; 相关性; 降维;
【英文关键词】 many-objective; evolutionary algorithms; non-dominated solution; correlation; dimension reduction;
【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.
【英文摘要】 Aiming at the problem caused by ever-increasing non-dominated solutions with the increasing in the number of objectives,an objective reduction method based on objective correlation is proposed.The method employs the objective values of non-dominated solutions to combine the high-positively correlative objectives,and accordingly reduces the number of objectives.The reduced objective set makes some former non-dominated solutions dominated by some others and thus the number of non-dominated solutions decreases...
【基金】 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)
【更新日期】 2014-05-15
【分类号】 TP301.6
【正文快照】 0引言近些年来,多目标优化问题已经成为演化计算研究领域的一个热点问题,大量的多目标演化算法及其变种不断涌现.其中,基于Pareto支配的演化算法如NSGA-Ⅱ[1]和SPEA2[2]等在求解多目标优化问题时表现尤为突出.归因于其所采用的非支配排名与拥挤距离相结合的选择机制,NSGA-Ⅱ在?

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