一种多目标进化算法的分布度评价方法

摘要

系统分析现存多目标进化算法中分布度评价方法的特点和不足,提出一种基于最小生成树的可变邻域分布度评价方法,通过评价解集在"邻域"内的相对均匀程度,准确给出解集的分布结果,并部分解决现有方法不能对Pareto最优面为非均匀分布的测试函数评价的问题,另外,给出一种解集映射方法,使其在少考虑一维信息同时,保持分布情况不变,实验结果证明该方法的可行性和有效性.