Pareto解集旋轉的分類多策略預測動態(tài)多目標優(yōu)化

摘要： 為更有效地解決Pareto解集（Pareto set,PS）旋轉的動態(tài)多目標優(yōu)化問題，提出PS旋轉的分類多策略預測方法（rotation-based forecasting method,RFM）。將PS的旋轉類型分為PS中心點旋轉、PS原點旋轉和非標準旋轉；針對以上不同的PS旋轉類型，自適應地選擇合適的預測模型，建立不同點集的時間序列，為后續(xù)進化提供初始種群。引入拉丁超立方策... （共18頁）