论文研究高维目标减少算法.pdf

在多目标优化中，许多实际问题都是由很多目标（超过三个）所组成，但是目前提出的大多数算法却只有在三维以下时高效。由于超过三维的情况无法用欧式空间来表示，而且在处理高维问题时，算法的时间复杂度通常很高，因此人们开始考虑将高维目标转化为低维目标后再处理。首先介绍了目前已经存在的将高维目标转化为低维目标的算法，提出了一种新的算法，该方法通过数据拟合，将各目标函数拟合为一条直线，比较相互之间的斜率之差来确定目标是否存在冗余，以期减少冗余目标。