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面向复杂可行域约束多目标优化问题的双种群协同进化算法
1
作者
丁炜超
孙立烨
+2 位作者
罗飞
顾春华
董文波
《自动化学报》
北大核心
2025年第9期2037-2057,共21页
约束多目标优化问题主要考虑如何在复杂约束条件下同时优化多个相互冲突的目标,其广泛存在于工程实践中.解决多目标优化问题的关键在于约束满足和目标优化之间的平衡.然而,当问题具有复杂可行域时,现有算法往往存在选择压力大小的矛盾:...
约束多目标优化问题主要考虑如何在复杂约束条件下同时优化多个相互冲突的目标,其广泛存在于工程实践中.解决多目标优化问题的关键在于约束满足和目标优化之间的平衡.然而,当问题具有复杂可行域时,现有算法往往存在选择压力大小的矛盾:若算法的选择压力较大,种群容易陷入局部最优;若算法的选择压力较小,种群则难以搜索到完整的约束前沿.针对此,提出一种双种群协同进化约束多目标优化算法.所提算法采用双种群协同进化框架,引入粒子群和向量群以实现种群间的信息共享和优势互补.其中粒子群使用带有辅助档案的粒子群优化器,通过粒子间的相互学习实现快速收敛,而辅助档案则借助逃逸机制帮助粒子群跳出局部最优.同时,设计一种新的ε-约束技术,动态调整约束松弛因子,使种群在进化初期注重不可行解的遗传信息,跨越不可行区域.向量群使用不考虑约束的参考向量法引导种群进化,使种群均匀分布于前沿面,有效维护了种群的多样性.在当前基准测试集和真实世界73个问题上的实验结果表明,所提出的算法超越对比算法,能够在保持种群多样性的同时快速收敛到约束前沿.
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关键词
约束多目标优化
复杂可行域
协同进化
粒子群优化
向量群引导
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职称材料
题名
面向复杂可行域约束多目标优化问题的双种群协同进化算法
1
作者
丁炜超
孙立烨
罗飞
顾春华
董文波
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《自动化学报》
北大核心
2025年第9期2037-2057,共21页
基金
国家自然科学基金(62506130,62403201)
上海市自然科学基金(24ZR1415200,23ZR1414900,22ZR1416500)
上海市基础研究特区计划(22TQ1400100-16)资助。
文摘
约束多目标优化问题主要考虑如何在复杂约束条件下同时优化多个相互冲突的目标,其广泛存在于工程实践中.解决多目标优化问题的关键在于约束满足和目标优化之间的平衡.然而,当问题具有复杂可行域时,现有算法往往存在选择压力大小的矛盾:若算法的选择压力较大,种群容易陷入局部最优;若算法的选择压力较小,种群则难以搜索到完整的约束前沿.针对此,提出一种双种群协同进化约束多目标优化算法.所提算法采用双种群协同进化框架,引入粒子群和向量群以实现种群间的信息共享和优势互补.其中粒子群使用带有辅助档案的粒子群优化器,通过粒子间的相互学习实现快速收敛,而辅助档案则借助逃逸机制帮助粒子群跳出局部最优.同时,设计一种新的ε-约束技术,动态调整约束松弛因子,使种群在进化初期注重不可行解的遗传信息,跨越不可行区域.向量群使用不考虑约束的参考向量法引导种群进化,使种群均匀分布于前沿面,有效维护了种群的多样性.在当前基准测试集和真实世界73个问题上的实验结果表明,所提出的算法超越对比算法,能够在保持种群多样性的同时快速收敛到约束前沿.
关键词
约束多目标优化
复杂可行域
协同进化
粒子群优化
向量群引导
Keywords
Constrained multi-objective optimization
complex feasible domains
co-evolutionary
particle swarm optimization
vector swarm guidance
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向复杂可行域约束多目标优化问题的双种群协同进化算法
丁炜超
孙立烨
罗飞
顾春华
董文波
《自动化学报》
北大核心
2025
0
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