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Dynamic multiobjective evolutionary algorithm based on a knee point driven Gaussian model
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AI
DOI：10.1016/j.eswa.2025.129325.png)
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摘要
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• 基于历史 knee points 和收敛相关变量的 knee point 探索策略被设计用来在新环境下估计 knee points。• 基于 Gaussian distribution 和多样性相关变量构建了一个生成模型，在新环境下产生高质量初始种群。• 该生成模型被更新以根据从进化过程中提取的有价值知识生成子代个体，从而加速收敛。
Keyword:
knee point exploration
generative model
Gaussian distribution
convergence speed
evolutionary algorithms
期刊
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W
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