模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2014, Vol. 27 Issue (10): 921-929    DOI:
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基于可变影响空间的多目标进化算法的解集均匀性评价方法*
郑金华,黄端,王康,张作峰
1.湘潭大学 信息工程学院 湘潭 411105
2.湘潭大学 智能计算与信息处理教育部重点实验室 湘潭 411105
Variable Influence Space Based Uniformity Metric Method for Solution Sets of Multi-objective Evolutionary Algorithms
ZHENG Jin-Hua, HUANG Duan, WANG Kang, ZHANG Zuo-Feng
1.College of Information Engineering, Xiangtan University, Xiangtan 411105
2.Key Laboratory of Intelligent Computing and Information Processing, Ministry of Education, Xiangtan University, Xiangtan 411105

全文: PDF (777 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 解集的均匀性评价是多目标进化算法中性能评价的要素之一.文中结合面向个体和面向空间的思想,提出可变影响空间的概念,并基于此提出一种解集均匀性评价方法——基于可变影响空间的多目标进化算法的解集均匀性评价方法(VISUM).该方法通过分析个体在可变影响空间内的相对均匀程度,能准确反映解集的分布均匀性.实验结果证明文中方法的可行性和有效性.
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作者相关文章
郑金华
黄端
王康
张作峰
关键词 多目标进化算法(MOEAs)均匀性评价可变影响空间    
Abstract:Uniformity Evaluation of solutions is one of the most important issues of performance assessment. The views of facing individuals and facing space are combined to construct a variable influence space of solutions. A variable influence space based uniformity metric method for solution sets of multi-objective evolutionary algorithms is proposed in this paper. The metric can be used to compare the performance of different multi-objective optimization techniques by evaluating the relative degree of uniformity of a solution set in the influence space. Experimental results show the feasibility and effectiveness of the proposed metric.
Key wordsMulti-objective Evolutionary Algorithms (MOEAs)    Uniformity Metric    Variable Influence Space   
收稿日期: 2013-06-17     
ZTFLH: TP301  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61070088)、湖南省自然科学基金项目(No.10JJ3072)、湖南省教育厅项目(No.12C0378,11C1224)、湖南省科技厅项目(No.2011GK3063)资助
作者简介: 郑金华,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为进化算法、智能科学等.E-mail:jhzheng@xtu.edu.cn.黄端(通讯作者),女,1987年生,硕士研究生,主要研究方向为进化算法、性能评价指标.E-mail:xtuhuangduan@sina.cn.王康,男,1987年生,硕士研究生,主要研究方向为进化算法、性能评价指标.张作峰,男,1986年生,硕士研究生,主要研究方向为进化算法、MOEA/D.
引用本文:   
郑金华,黄端,王康,张作峰. 基于可变影响空间的多目标进化算法的解集均匀性评价方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2014, 27(10): 921-929. ZHENG Jin-Hua, HUANG Duan, WANG Kang, ZHANG Zuo-Feng. Variable Influence Space Based Uniformity Metric Method for Solution Sets of Multi-objective Evolutionary Algorithms. , 2014, 27(10): 921-929.
链接本文:  
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