d-Pareto支配性预测：一种改进的多目标优化方法

"这篇论文研究了如何利用最近邻分类方法来预测多目标优化中的d-Pareto支配性，提出了一种d-Pareto支配性最近邻预测框架，并通过实验验证了这种方法在降低平均预测错误率方面的优势。文章还探讨了d-Pareto支配性预测与多目标进化算法的交互影响，展示了其在解决经典多目标优化问题时的可行性与有效性。" 这篇论文主要关注的是多目标优化问题的预测方法，特别是在优化过程中如何更准确地预测解的d-Pareto支配性。传统的Pareto支配性关系是多目标优化中衡量解优劣的重要标准，但该论文提出了一种改进的方法——d-Pareto支配性最近邻预测方法。这种方法通过对候选解之间的原始Pareto支配性关系进行修改，以提高预测的准确性。 在多目标优化中，每个解可能支配其他解，或者被其他解支配，或者它们之间是不可比较的。d-Pareto支配性是对原始Pareto支配性的扩展，它考虑了在多个目标函数之间的相对距离，从而提供了一种更为细致的比较方式。论文提出的最近邻分类方法在此基础上进行预测，通过分析相邻解的特征来预测新解的d-Pareto支配状态，从而降低了平均预测错误率。 论文进一步研究了d-Pareto支配性预测方法与多目标进化算法的相互作用。进化算法常用于多目标优化，因为它们能探索复杂的解空间并生成多样化的解。论文探讨了如何将d-Pareto支配性预测集成到这类算法中，以改善算法的性能和搜索效率。 为了证明d-Pareto支配性预测方法的有效性，作者进行了几个经典多目标优化问题的实验。这些仿真实验的结果证实，采用d-Pareto支配性预测能够提高预测的准确性和问题求解的效率，展示了这种方法在实际应用中的潜力。 此外，该论文还提到了研究背景和资金支持，包括国家自然科学基金和湖南省的科研项目，以及作者的相关研究方向和信息。文章最后给出了关键词，包括多目标优化、最近邻分类方法、d-Pareto支配性和计算成本，这些都是论文核心内容的关键元素。 这篇论文贡献了一种新的预测方法，有助于改进多目标优化问题的解决方案，特别是通过减少预测错误率，提高了优化过程的效率。这种方法对于那些涉及复杂决策和多因素权衡的问题具有重要的理论和实践价值。