基于距离优势关系的高维多目标进化算法

• Published in: 计算机科学与探索 Vol. 16; no. 11; pp. 2642 - 2652
• Main Authors: 顾清华, 徐青松, 李学现
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 西安市智慧工业感知计算与决策重点实验室,西安 710001%西安建筑科技大学 管理学院,西安 710001 01.11.2022; 西安市智慧工业感知计算与决策重点实验室,西安 710001; 西安建筑科技大学 资源工程学院,西安 710001; 西安建筑科技大学 管理学院,西安 710001
• Subjects: 多样性; 高维多目标优化; 距离优势关系; VaEA
• ISSN: 1673-9418
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2103053

TP301; 收敛性与多样性是多目标进化算法的两个主要研究方面,随着多目标优化问题目标维度的增加,传统的多目标进化算法很难维持解的多样性.为了增强算法在高维多目标优化问题中的多样性,提出了一种新的距离优势关系.首先,为了保证算法的收敛性,在同一小生境内,基于距离优势关系计算候选解到理想点的距离作为适应度值,选择适应度值好的候选解作为非支配解.然后,为了增强算法的多样性,距离优势关系设定了每个候选解具有相同的小生境,并且保证在同一小生境内只保留一个最优解.最后,基于提出的距离优势关系对VaEA算法进行改进,得到的算法命名为VaEA-DDR.在5、8、10、15维目标的DTLZ及IDTLZ测试问题上将改进的算法与目前六种常用的算法进行实验对比.实验结果表明,改进后的算法具有较强的竞争性,能显著增强算法的多样性.