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A double deep reinforcement learning-driven sparse large-scale multi-objective optimization algorithm
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AI
DOI：10.1016/j.asoc.2026.115214.png)
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摘要
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• 设计了一种有效的稀疏大规模多目标优化算法。
• 将两个深度神经网络应用于稀疏大规模多目标进化算法。
• 设计了一种基于变量重要性的变异算子，用于生成高质量稀疏解。
• 增强了决策空间中全局区域的探索和局部区域的开发。
Keyword:
sparse large-scale multi-objective optimization
deep neural networks
variable importance-guided mutation
global exploration
local exploitation
期刊
IF:
6.6
论文数:
1.4W
被引数:
4.8W
机构
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