MaOEA/d2:一种基于双距离构造的高维多目标进化算法

谢承旺郭华韦伟姜磊

南宁师范大学;

摘要：

传统的基于 Pareto 支配关系的多目标进化算法(MOEA)难以有效求解高维多目标优化问题(MaOP).提出一种利用 PBI 效用函数的双距离构造的支配关系,且无需引入额外的参数.其次,利用双距离定义了一种多样性保持方法,该方法不仅考虑了解个体的双距离,而且还可以根据优化问题的目标数目自适应地调整多样性占比,以较好地平衡高维目标解群的收敛性和多样性.最后,将基于双距离构造的支配关系和多样性保持方法嵌入到NSGA-Ⅱ算法框架中,设计了一种基于双距离的高维多目标进化算法MaOEA/d2.该算法与其他5种代表性的高维多目标进化算法一同在5-、10-、15-和20-目标的DTLZ和WFG基准测试问题上进行了…展开v

关键词：进化算法、高维多目标优化问题、多样性、收敛性、高维多目标进化算法

所属期刊栏目：34

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;广西自然科学基金项目;广西八桂学者项目;湖南省教育厅创新平台开放基金项目;广西研究生教育创新计划项目

在线出版日期：2023-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共20页

页码：1523-1542