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基于正交设计的动态多目标优化算法  
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【英文篇名】 Orthogonal design-based dynamic multi-objective optimization algorithm
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【作者】 李智勇; 李峥; 陈恒勇; 张世文;
【英文作者】 LI Zhiyong; LI Zheng; CHEN Hengyong; ZHANG Shiwen; College of Computer Science and Electronic Engineering; Hunan University;
【作者单位】 湖南大学信息科学与工程学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 14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】 动态多目标优化; Pareto最优解集; 正交设计; 环境检测;
【英文关键词】 dynamic multi-objective optimization; Pareto optimal solution set; orthogonal design; environment detection;
【摘要】 提出了一种基于正交设计的动态多目标优化算法(ODMOA),当环境变化时通过分析动态多目标优化问题的特点,利用历史信息对新环境下的Pareto最优解集进行预测,得到一个新的预测种群;否则在静态环境下使用正交试验法在解空间内进行系统且高效的搜索,使算法能够在当前环境下快速收敛到最优解。进行了多组对比试验,验证了该算法的有效性。
【英文摘要】 This paper presents an Orthogonal Design-based Dynamic Multi-Objective Optimization Algorithm(ODMOA).The algorithm makes use of the historical optimal solution, and then predicts a new population by considering the properties of DOPs when an environmental change is detected. Otherwise, it will cause orthogonal experimental method to make a systematic and rational search in the solution space, which makes it converge to the optima faster. Some comparison experiments are carried out and the results prove the ...
【基金】 国家自然科学基金(No.61173107); 国家高技术研究发展计划(863)(No.2012AA01A301-01)
【更新日期】 2016-08-02
【分类号】 TP18
【正文快照】 1引言动态多目标优化问题(Dynamic Multi-objective Opti-mization Problems,DMOP)是指目标函数与决策变量、时间(环境)相关的一类优化问题,其最优解随时间(环境)动态变化。例如:金融市场走势预测、天气预报、无人驾驶车的自主移动控制等,这类问题常发生在复杂、动态变化的环境

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