过晓芳,王宇平,代　才

(1. 西安电子科技大学 计算机学院,陕西 西安 710071；2.西安工业大学 理学院,陕西 西安 710032)



新的混合分解高维多目标进化算法

过晓芳1,2,王宇平1,代才1

(1. 西安电子科技大学 计算机学院,陕西 西安 710071；2.西安工业大学 理学院,陕西 西安 710032)

摘要:在基于分解技术求解高维多目标优化问题的思想启发下,为了提高多目标优化问题非支配解集合的分布性和收敛性,提出新的基于个体支配关系的混合分解高维多目标进化算法.该算法采用分子种群的进化模式,设计新的基于有效阶的个体支配关系用于个体的比较和更新操作,以便在增加个体选择压力的同时提高解集分布的多样性.为了改善该算法的局部搜索性能,将Powell搜索作为局部搜索算子,采用传统优化与进化算法相融合的混合进化策略.为了检验提出算法的性能,将提出算法用于求解5～20个目标的6类标准测试问题,与同类算法相比,该算法在收敛性和分布性方面均具有较大的改进和提高.

关键词：多目标优化问题；进化算法；分子种群；个体支配关系

在科学研究和工程实践领域,越来越多的多目标优化问题涉及到3个或3个以上目标对应的高维多目标优化问题[1](manyobjectiveoptimizationproblems,MAPs),而高维多目标进化算法的研究已经成为进化算法领域的一个研究热点和难点.

随着多目标优化问题的目标个数不断增多,基于Pareto支配的个体排序策略会使种群中的大部分个体具有相同的排序值,此时,进化过程由……