一种改进的基于分解多目标优化算法  

A Improved Multi-objective Evolution Computation Based on Decomposition

作　　者：宋武[1] 陈德祥[1] SONG Wu,CHEN De-xiang （The College of Electronics and Information Engineering, Qiongzhou University, Sanya 572000, China）

机构地区：[1]海南琼州学院电子信息工程学院,海南三亚572000

出　　处：《电脑知识与技术》2012年第12期8316-8318,共3页Computer Knowledge and Technology

基　　金：琼州学院2011年度校级青年科学基金项目（编号：QYQN201121,QYQN201133）

摘　　要：为了解决多目标优化问题,该文提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法,算法非平衡的分配计算资源给每个子问题,每个子问题具有相对较大的密度时,能够分配较多的资源,实验结果表明改进的算法优于原有的基于分解的多目标优化算法。To solve multi-objective optimization problem, this paper proposed a improved based on decomposition multi-objec- tive evolution computation（MOEA/D）, in this laogrithm, the computation resource is unbalance distributed to each sub-prob- lems, and the sub-problems that the more density the sub-problem is, the more computation resource have. At last the im- proved algorithm is outperform to the origin MOEA/D.

关 键 词：多目标优化问题 多目标进化计算 分解 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]