目标降维是研究超多目标优化问题的一个重要方向，它通过恰当的算法设计，能够剔除一些对求解优化问题冗余的目标，达到极大简化优化问题......

传统的优化方法在处理高维多目标问题上面临多重困难,针对高维多目标优化问题,进行合理的目标降维是一种实用高效的方法。本文首先......

在无线传感器网络中,为降低目标覆盖问题的复杂度,给出3种减小网络规模的方法,即删除冗余节点、删除冗余目标、将目标覆盖图分解成......

实际优化问题中可能包含很多目标,这些目标并不都是相互冲突的,有些目标是相互冗余的,因此实际的Pareto前沿面的维数比目标空间的......

当遇到目标数目多于4个或4个以上的高维多目标优化问题时,基于Pareto支配排序的多目标进化算法很难求出近似的Pareto最优解集合,因......

目前,大部分多目标进化算法MOEA(Multi-Objective Evolutionary Algorithms)是针对2到3个目标问题而设计,并且已经取得良好的优化......