Pareto解集旋轉(zhuǎn)的分類多策略預(yù)測動態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化

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