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A combination weighting model based on imoea/d-de

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2022年第4期23卷 604-616页

作者： Mingtao dONG Jianhua CHENG Lin ZHAO College of Intelligent Systems Science and Engineering Harbin Engineering UniversityHarbin150001China

This paper proposes a combination weighting(CW)model based on imoea/d-de(i.e.,improved multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition with differential evolution)with the aim to accurately compute the weight of evaluation ***-expert weight considers only subjective weights,leading to poor *** overcome this shortcoming,a multiobjective optimization model of CW based on improved game theory is proposed while considering the uncertainty of combination *** improved mutation operator is introduced to improve the convergence speed,and thus better optimization results are ***,an adaptive mutation constant and crossover probability constant with self-learning ability are proposed to improve the robustness of moea/*** the existing weight evaluation approaches cannot evaluate weights separately,a new weight evaluation approach based on relative entropy is *** the evaluation method of integrated navigation systems as an example,certain experiments are carried *** is proved that the proposed algorithm is effective and has excellent performance.

关键词： Combination weighting moea/d-de Game theory Self-learning ability Relative entropy

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