多目標進化算法中的歸檔方法——聚類（Clustering）

背景： 多目標進化算法一般最終是獲得一組非支配解。 歸檔的必要性： 有些優化問題的非支配解數量非常巨大，然而電腦資源卻是有限的，並且決策者只可能在有限的方案中選擇自己感興趣的一種。歸檔方法是將具有代表性的非支配解保存下來，使得最終獲得的非支配解廣泛的分佈在解空間。 聚類方法的思想： 爲了從大小爲N的種羣中形成N個簇（N爲歸檔的大小），需要用歐氏距離來計算目標空間中點的距離，然後將具有最小距離的兩個

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