CAJ | 학술논문

为了克服目前模型多目标演化算法多采用PCA,local PCA等线性建模方法,存在模型拟合效果不理想、对建模参数敏感等问题,提出一种基于多重分形的主曲线模型多目标演化算法( multifractal based principal curve multi-objective evolutionary algorithm,MFPC-MOEA).算法采用主曲线方法对解集分布进行非线性建模,通过建立种群个体分布概率模型,生成目标空间均匀分布的个体,保证优化结果的多样性.另外算法通过多重分形方法分析个体在解集空间中的分布,设计了基于多重分形谱的模型演化多目标算法建模开始评测标准,同时采用多重分形方法评估算法收敛程度,设计相关的演化多目标优化算法停止策略.新算法采用国际公认的ZDT,DTLZ测试函数进行实验验证,并与NSGA-II,MOEA/D,PAES,SPEA2,RM-MEDA经典演化多目标优化算法进行了实验比较.实验结果表明,该算法在HV,SPREAD,IGD,EPSIION性能指标上均有较好的表现.说明通过引入多重分形策略和主曲线建模方法,在一定程度上提高了解的质量,为求解多目标优化问题提供新的思路.
위료극복목전모형다목표연화산법다채용PCA,local PCA등선성건모방법,존재모형의합효과불이상、대건모삼수민감등문제,제출일충기우다중분형적주곡선모형다목표연화산법( multifractal based principal curve multi-objective evolutionary algorithm,MFPC-MOEA).산법채용주곡선방법대해집분포진행비선성건모,통과건립충군개체분포개솔모형,생성목표공간균균분포적개체,보증우화결과적다양성.령외산법통과다중분형방법분석개체재해집공간중적분포,설계료기우다중분형보적모형연화다목표산법건모개시평측표준,동시채용다중분형방법평고산법수렴정도,설계상관적연화다목표우화산법정지책략.신산법채용국제공인적ZDT,DTLZ측시함수진행실험험증,병여NSGA-II,MOEA/D,PAES,SPEA2,RM-MEDA경전연화다목표우화산법진행료실험비교.실험결과표명,해산법재HV,SPREAD,IGD,EPSIION성능지표상균유교호적표현.설명통과인입다중분형책략화주곡선건모방법,재일정정도상제고료해적질량,위구해다목표우화문제제공신적사로.