多目标优化差分进化算法

个体的适应度赋值和群体的多样性维护是进化算法的两个关键问题。首先,一方面,定义了Paretoε-支配关系的相关概念,通过Paretoε-支配关系确定个体的强度Pareto值,根据个体的强度Pareto值对群体进行Pareto分级排序,实现优胜劣汰;另一方面,使用拥挤距离估算个体的拥挤密度,淘汰位于拥挤区的一些个体,维持群体的多样性。然后,根据差分进化算法的特点,使用适当的进化策略和控制参数,给出了一种用于求解多目标优化问题的差分进化算法DEAMO。最后,数值实验表明,DEAMO在求解标准的多目标优化问题时性能表现优良。