文件名称：论文研究-基于粗糙集理论的改进ε-支配多目标进化算法.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 13:04:15
多目标优化,epsilon支配,粗糙集理论,边界域
基于epsilon支配概念的epsilon-MOEA（ε-MOEA）算法具有良好的收敛性和分布性，但是存在epsilon值不易设置，解集中边界个体容易丢失等缺陷。通过结合粗糙集理论中边界域的概念，提出了基于粗糙集理论的改进epsilon-MOEA算法，从而改善解集中部分个体丢失等现象。实验结果表明，新算法相比传统epsilon-MOEA算法在解集分布性和收敛性上具有较好的改善。