%0 Journal Article
%T 高维多目标优化算法分析研究
%A 周草臣？
%A 陈自郁？
%A 何中市？
%J 计算机科学
%D 2014
%X 目前,大部分多目标进化算法moea(multi-objectiveevolutionaryalgorithms)是针对2到3个目标问题而设计,并且已经取得良好的优化效果,而对于目标个数大于或远大于3个的高维多目标问题,用moea逼近pareto前沿和保持较低的计算复杂度都十分困难。通过讨论分析目标个数对高维优化算法带来的困扰,总结针对这些困扰引入的一些算法和策略。介绍了已有的高维多目标算法对占优机制进行的改善,并着重对现存的高维多目标减少算法做了系统的分类综述,对比分析验证了各类算法的优化效果,并给出进一步可研究的方向。
%K 高维目标
%K 多目标优化
%K 目标减少算法
%K 冗余目标中图法分类号tp18文献标识码a
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20146A011&flag=1