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Hybrid Gaussian mixture model and Bayesian classification for predictive dynamic multi-objective optimization
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AI
DOI：10.1016/j.neucom.2026.133934.png)
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摘要
En 中文
• 提出GMCA-DMOEA用于动态多目标优化。
• 使用GMM捕捉历史Pareto解的全局结构。
• 引入贝叶斯分类预测高质量解。
• 结合预测与变异改进种群初始化。
• 在DF基准问题上实现更好的收敛性和多样性。
Keyword:
GMCA-DMOEA
Gaussian mixture model
Bayesian classification
dynamic multi-objective optimization
Pareto solutions