基于自适应参考向量和参考点的高维多目标进化算法

研究表明,现有的多目标进化算法在处理具有不同Pareto前沿的优化问题时难以有效平衡种群的收敛性与多样性.鉴于此,提出一种基于自适应参考向量和参考点的高维多目标进化算法(adaptive reference vector and reference point based many-objective evlolutionary algorithm, ARVRPMEA).ARVRPMEA主要利用种群稀疏性自适应调整参考向量和参考点以提高种群多样性,首先,生成均匀分布的参考向量子集和参考点子集,并利用该参考向量子集分解种群;然后,根据规模最大子种群中解的分布情况生成新的参考向量和参考点,直至满足参考向量集和参考点集规模;最后,为进一步提高种群收敛性,该算法结合指标进行环境选择以保存收敛性较高的个体进入下一代种群.实验结果表明,ARVRP算法在求解具有不同Pareto前沿的问题方面具有良好的性能.     

MOEA/D线性插入方向向量策略研究

MOEA/D具有良好的收敛性、均匀的分布性、求解效率高等优点,普遍应用于求解多目标优化问题.然而对于Pareto前端复杂的多目标优化问题,预先设定均匀的权重向量并不能够维持Pareto最优解集的良好分布性.本文,首先分析均匀分布的权重向量、均匀分布的搜索方向二者与均匀分布的解集之间的关系,提出一种新的权重向量设置方式;其次基于进化过程中解集的分布,提出线性插入搜索方向策略,并将其转换为对应的权重向量,同时在MOEA/D中周期性应用该策略调整搜索方向,获取分布均匀的解集;最后将该算法在WFG系列测试问题上进行性能测试,并采用世代距离指标(GD)、Spacing指标(S)、超体积指标(HV)对算法收敛性和多样性进行对比分析,实验结果表明,与原始的MOEA/D、使用均匀分布的搜索方向MOEA/D、使用预处理的M OEA/D、M OEA/D-DU相比,改进的算法求出解集的多样性极大提高,收敛性明显增强,解集的整体质量显著提高.     

一种基于云模型的多目标进化算法

在多目标进化算法的基础上,提出了一种基于云模型的多目标进化算法(CMOEA).算法设计了一种新的变异算子来自适应地调整变异概率,使得算法具有良好的局部搜索能力.算法采用小生境技术,其半径按X条件云发生器非线性动态地调整以便于保持解的多样性,同时动态计算个体的拥挤距离并采用云模型参数来估计个体的拥挤度,逐个删除种群中超出的非劣解以保持解的分布性.将该算法用于多目标0/1背包问题来测试CMOEA的性能,并与目前最流行且有效的多目标进化算法NSGA-II及SPEA2进行了比较.结果表明,CMOEA具有良好的搜索性能,并能很好地维持种群的多样性,快速收敛到Pareto前沿,所获得的Pareto最优解集具有更好的收敛性与分布性.     

一种基于Pareto排序的混合多目标进化算法

为了改进多目标进化算法的收敛性和解集的多样性,提出一种基于Pareto排序的混合多目标进化算法PHMOEA。在PHMOEA中使用干扰集刺激优化非支配集的构成,改善算法的收敛性和解集的分布性,并根据Pareto等级和精英保留策略改进了交叉算子和变异算子。该算法与著名的NSGA-II和SPEA2多目标进化算法在13个基准测试函数上的对比结果表明,PHMOEA算法不仅多样性较好,而且提高了算法的收敛性,并使获得的最优解集的分布性更均匀,覆盖范围更广。     

采用放松支配关系的高维多目标微分进化算法

为了提高进化算法在求解高维多目标优化问题时的收敛性和多样性,提出了采用放松支配关系的高维多目标微分进化算法。该算法采用放松的Pareto支配关系,以增加个体的选择压力;采用群体和外部存储器协同进化的方案,并通过混合微分变异算子,生成子代群体;采用基于指标的方法计算个体的适应度并对群体进行更新;采用基于Lp范数（0相似文献   

基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法

为了提高多目标优化算法解集的分布性和收敛性,提出一种基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法(dMOPSO-DE).该算法通过提出方向角产生一组均匀的方向向量,确保粒子分布的均匀性;引入隐式精英保持策略和差分进化修正机制选择全局最优粒子,避免种群陷入局部最优Pareto前沿;采用粒子重置策略保证群体的多样性.与非支配排序(NSGA-II)算法、多目标粒子群优化(MOPSO)算法、分解多目标粒子群优化(dMOPSO)算法和分解多目标进化-差分进化(MOEA/D-DE)算法进行比较,实验结果表明,所提出算法在求解多目标优化问题时具有良好的收敛性和多样性.     

多目标差分进化在热连轧负荷分配中的应用

提出一种基于差分进化算法的多目标进化算法, 该算法个体的选择是通过非支配排序和拥挤度距离进行综合考虑. 保证了算法收敛到Pareto最优解集的同时, 提高了最优解个体分布的多样性. 通过与非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA Ⅱ)算法进行仿真对比, 结果显示基于拥挤度排序的多目标差分进化算法在收敛性和Pareto最优解集分布的多样性上均优于NSGA Ⅱ算法. 最后将其引入到热连轧负荷分配优化计算中, 给出了目标函数的表达方式, 对多目标进化算法在热连轧负荷分配计算中的应用进行了研究.     

随机扰动不同种群变异策略的多目标进化算法

为了提高多目标优化问题非支配解集的收敛性和多样性,解决算法后期易陷入局部最优的问题,根据不同差分进化策略特点,添加随机扰动,基于改进切比雪夫机制提出了一种自适应差分进化策略的分解多目标进化算法（MOEA/D-ADE-levy）。首先使用混合水平正交实验产生均匀权重向量并应用于改进切比雪夫机制分解子问题得到均匀分布的初始种群;其次将种群分为优秀个体、中间个体和较差个体,对不同个体采用不同的变异策略,对变异因子F和交叉概率CR采用自适应机制,提高非支配解集的收敛性和多样性;最后对陷入局部最优的解集增加levy随机扰动,增大其全局搜索的能力,跳出局部最优。采用DTLZ测试函数验证算法有效性,将所提算法与NSGA2、NSGA3、MOEA\D、MOEA\D-DE等常用算法进行比较,使用GD和IGD评价指标对算法进行多样性和收敛性分析,实验结果表明,该算法在收敛性和多样性方面得到了改进与提高,能得到更优的Pareto解集。     

基于多目标数据生成的昂贵多目标进化算法

昂贵多目标优化问题是一类需要同时优化多个相互冲突且评估计算成本十分昂贵的目标的复杂优化问题,需要算法在计算资源受限的情况下尽可能找到目标值好且多样性好的一系列非支配解.进化计算方法是求解多目标优化问题的有效手段,但在求解昂贵多目标优化问题时仍面临多样性和收敛性这两个方面的挑战,即难以找到多样性好且收敛到全局最优的一系列解.针对上述挑战,本文提出了新型的基于多目标数据生成的昂贵多目标进化算法.本文的贡献点和创新点主要有以下三个方面.首先,本文提出并证明了非支配解生成定理,并基于此提出了多目标数据生成方法,以更有效地搜索到更多非支配解,提高算法的多样性.其次,本文提出了多种群多代理框架,使用多个代理模型替代评估成本昂贵的真实目标函数,并协同演化多个种群对多个代理模型进行协同求解,从而提高算法的收敛性.再次,基于上述提出的方法和框架,本文提出了基于多目标数据生成的昂贵多目标进化算法,以对昂贵多目标优化问题进行求解.为了验证算法性能,本文在两个著名测试集的共16个问题上进行了丰富的大量测试实验,并与现有的五个前沿算法进行对比.实验结果表明,本文提出的算法能在大部分问题上取得比所有对比算法都更好...     

基于协同进化的混合变量多目标粒子群优化算法求解无人机协同多任务分配问题

无人机多机协同控制系统近年来已被广泛地应用在军事打击、海洋监测、陆地航拍和灾情探测等领域.针对无人机协同多任务分配问题,为了更加准确地描述无人机协同多任务分配场景,本文考虑实际应用场景下的多种复杂约束,并以无人机飞行总航程最少和任务完成时间最短为优化目标,构建了混合变量多约束的无人机协同多任务分配问题模型M-CMTAP.为了高效求解上述模型,本文提出一种基于协同进化的混合变量多目标粒子群优化算法C-MOPSO.C-MOPSO采用基于任务分配和路径规划的编码方法表示无人机的任务分配结果和路径规划结果及基于约束处理的可行解初始化方法生成可行粒子;同时利用基于结构学习的重组策略对粒子进行更新以提高种群的多样性和收敛性;并引入协同进化策略在两个子种群之间进行合作进化以提高算法的搜索效率.根据无人机和目标的分布状态设计4个代表性的测试实例并验证算法性能,实验结果表明,与其他采用协同进化策略的算法相比,所提算法在解的收敛性和解集多样性上均具有显著的性能优势.