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
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。
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