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摘要:为避免传统MOEA/D算法使用固定领域规模易造成种群进化效率降低的情况,提出一种基于自适应邻域策略的改进算法。设计一种能够反映子问题进化幅度和种群进化状态的判断机制。针对进化过程中的收敛性和分布性需求,提出基于进化状态判断的自适应邻域策略,从而根据种群和子问题的进化状态设定不同的邻域规模。使用WFG系列测试函数进行实验,结果表明,该算法能有效平衡进化过程中种群的收敛性与分布性,提高解集的整体性能。
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