基于改進(jìn)有效序值的高維多目標(biāo)算法

胥 寧，魏靜萱，趙 龍

(西安電子科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，陜西 西安 710071)

基于改進(jìn)有效序值的高維多目標(biāo)算法

胥 寧，魏靜萱，趙 龍

(西安電子科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，陜西 西安 710071)

針對(duì)有效序值排序高維多目標(biāo)優(yōu)化算法的不足，文中提出一種基于改進(jìn)的有效序值的高維多目標(biāo)優(yōu)化算法。該算法提出多邊形雜交算子，用以提高種群的多樣性，同時(shí)，文中還提出基于ε-占優(yōu)的有效序值排序方法，從而增加收斂壓力，提高收斂速度。通過標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法的有效性。

高維多目標(biāo)優(yōu)化；有效序值； ε-占優(yōu)

隨著多目標(biāo)優(yōu)化問題在實(shí)際應(yīng)用[1-2]中目標(biāo)個(gè)數(shù)越來越多，高維多目標(biāo)優(yōu)化問題(目標(biāo)個(gè)數(shù)大于或等于4個(gè))已經(jīng)成為進(jìn)化領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問題。但是隨著目標(biāo)個(gè)數(shù)的增加，高維多目標(biāo)優(yōu)化問題存在一些難點(diǎn)問題[3-4]。為解決這些難點(diǎn)問題，文獻(xiàn)[5]提出新的占優(yōu)機(jī)制來解決高維多目標(biāo)優(yōu)化問題。Zhang和Li等人[6-8]將傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法應(yīng)用到多目標(biāo)優(yōu)化問題，用單目標(biāo)優(yōu)化算法來解決高維多目標(biāo)優(yōu)化問題。Deb等人[9-10]提出基于參考點(diǎn)的非支配排序算法法，通過參考點(diǎn)找出最優(yōu)解。文獻(xiàn)[11]提出的有效序排序算法(Preference Order Genetic Algorithm, POGA)，采用一種新的排序方式來解決高維多目標(biāo)問題。

雖然POGA算法能夠很好的解決高維多目標(biāo)優(yōu)化問題，但仍存在不足，例如采用單點(diǎn)交叉，解的多樣性受到了限制。為解決這些不足，本文首先提出一種新的交叉算子(多面體交叉算子)，目的是為了提交解的多樣性。……