摘要：提出一种基于R2指标的昂贵多目标进化(R2-EMO)算法.为了解决精确数学模型难以获得以及评估实验成本高昂的昂贵多目标优化问题,R2-EMO算法采用高斯过程取代真实模型来评估个体在每个目标上的性能,并设计一种新的R2指标的效用函数,该效用函数根据高斯过程的输出计算个体的R2指标.带有新的效用函数的R2指标在选择评估点时,既考虑了种群个体的收敛性和多样性,还考虑了个体的预测期望值和预测均方误差,增强了种群个体对目标空间的勘探能力.同时,提出双层档案管理策略,采用两个档案分别存放评估过的非支配个体和建立代理模型的个体,并在每次迭代中对两个档案进行更新.实验结果表明,与已有的4种算法相比,R2-EMO算法在处理昂贵多目标进化算法时,收敛性和多样性均优于其他算法,并能以较快的速度收敛到Pareto前沿.