TY -的A2 Hernandez-Perez Jose阿尔弗雷多·吴盟——庄盟,吴道盟- Fu,开元AU -朱元盟- Li Yongbo盟——他,Wangyong AU - Tang Shengwen PY - 2017 DA - 2017/11/23 TI - AMOBH:黑洞自适应多目标算法SP - 6153951六世- 2017 AB -本文提出了一种新的多目标进化算法基于黑洞算法用一个新的个体密度评估(细胞密度),被称为“黑洞自适应多目标算法”(AMOBH)。细胞密度低计算复杂度的特点和维护一个良好的平衡收敛性和多样性的帕累托。AMOBH框架可以分为三个步骤。首先,帕累托面前映射到新的目标空间被称为并行单元坐标系。然后,进化策略自适应调整,香农熵是用来估计进化状态。最后,细胞密度结合优势强度评估被称为细胞优势评估的健康解决方案。与最先进的方法相比SPEA-II、PESA-II NSGA-II, MOEA / D,实验结果表明,AMOBH有着良好的性能在收敛速度方面,人口多样性,人口收敛,分组人口obtention不同的帕累托地区,时间复杂度,后者在大多数情况下。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2017/6153951 - 10.1155 / 2017/6153951摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER