高维多目标优化算法分析研究

摘要：

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效果,而对于目标个数大于或远大于3个的高维多目标问题,用MOEA逼近Pareto前沿和保持较低的计算复杂度都十分困难.通过讨论分析目标个数对高维优化算法带来的困扰,总结针对这些困扰引入的一些算法和策略.介绍了已有的高维多目标算法对占优机制进行的改善,并着重对现存的高维多目标减少算法做了系统的分类综述,对比分析验证了各类算法的优化效果,并给出进一步可研究的方向.

关键词：高维目标、多目标优化、目标减少算法、冗余目标

所属期刊栏目：41

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：重庆市自然科学基金cstc2013jcyjA40049

在线出版日期：2014-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：57-60,63