改进聚合树的高维多目标降维优化算法

摘要：

对于高维多目标优化问题,降维优化算法通过去除或融合冗余目标的方法解决算法耗时过多的问题,但同时也会导致算法分布性能下降.聚合树算法定义非参数秩冲突从而可以快速计算出各目标间冲突度,但聚合树算法鲁棒性有待提高,且需要用户自行决策去除冗余目标.针对这些问题,提出数组叠加机制并定义冲突趋势和冲突度误差,以提高算法鲁棒性;通过合并冲突度较低的冗余目标的方法来进行目标降维,并定义降维截止冲突度;与NSGA-III算法结合,以达到对高维多目标问题进行完整降维优化的目的.为检验该算法性能,与其他经典高维算法进行对DTLZ测试函数集的优化对比,实验结果表明,该算法在耗时更少的同时,也具有较为优秀的分布性能和收敛性能.

关键词：高维多目标优化、聚合树算法、冲突度

所属期刊栏目：56

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2020-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：47-53