基于弱关联的自适应高维多目标进化算法

作     者：董明刚 曾慧斌 敬超 DONG Ming-gang;ZENG Hui-bin;JING Chao

作者机构：桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541004 桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室广西桂林541004 

基　　金：国家自然科学基金项目(61563012,61802085) 广西自然科学基金项目(2014GXNSFAA118371,2015GXNSFBA139260) 广西嵌入式技术与智能系统重点实验室基金项目(2018A-04) 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2021年第36卷第8期

页      码：1804-1814页

摘      要：对现有的分解方法进行改进,提出一种基于弱关联的自适应高维多目标进化算法(WAEA).首先,提出一种基于夹角子空间的关联策略,使得一个解能与多个参考向量相关联;其次,提出弱关联概念,并基于此概念设计双模态标量函数,使算法能够更好地处理复杂PF问题,此外,算法通过检测参考向量子空间内解的数量,自适应调整惩罚参数大小,使其能有效处理各类多目标问题;最后,将WAEA算法与8种代表性的高维多目标算法进行比较,实验结果表明WAEA算法在处理复杂Pareto前沿的高维多目标问题时能更好地平衡Pareto最优解的收敛性与多样性.

主 题 词：高维多目标优化 进化算法 弱关联 分解 自适应参数 

学科分类：0820[工学-航空航天类] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13195/j.kzyjc.2019.1723

馆 藏 号：203104158...