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RSS订阅原创 MOEA/D-DQN
对于多目标进化算法，针对问题的特性选择合适的进化算子（如GA，DE，PSO）产生后代对算法性能的影响至关重要。自适应算子选择（如FREEMAB）在复杂优化问题的优越性是显而易见的。然而，它面临着的困境，具有较好历史表现的算子将被赋予更高的优先级，但同时具有较差历史表现的算子也需要被探索。MOEA/D-DQN基于强化学习，将自动算子选择嵌入到MOEA/D-DRA算法中，来缓解自动算子选择的困境。
2024-11-07 16:49:31
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原创 MOEA/D-DRA
提出时间：2009年背景：MOEA/D算法将多目标优化问题分解为多个单目标子问题，不同的子问题需要的计算资源是不同的，DRA实现了动态资源分配。
2024-10-21 15:23:41
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原创 MOEA/D-M2M
算法背景：在2014年提出，仅与MOEA/D与NSGA2进行比较。算法简介：MOEA/D-M2M通过设置k个权向量，将目标空间分为k个部分，再用K个小种群，在这k个部分对问题进行求解。
2024-10-17 16:29:22
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空空如也
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