传统的Pareto支配关系在高维目标空间存在固有缺陷,而一些改进的支配方法在平衡高维目标解群的收敛性与多样性上尚有提升空间.基于此,提出一种参考向量关联区域(小生境)自动缩减的支配关系A2R(dominance relation based on the Automati...传统的Pareto支配关系在高维目标空间存在固有缺陷,而一些改进的支配方法在平衡高维目标解群的收敛性与多样性上尚有提升空间.基于此,提出一种参考向量关联区域(小生境)自动缩减的支配关系A2R(dominance relation based on the Automatically reduced region Associated with the Reference vector).该支配方法在进化全过程中逐代缩减小生境规模,从而实现收敛性与多样性自动平衡,而且不引入额外参数.另外,提出利用基于L_(p)-范式(p=1/M,M为目标数)的拥挤距离度量高维目标解群的多样性.将上述两种策略嵌入到经典的NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)框架,设计一种基于A2R支配关系的高维多目标进化算法MaOEA/A2R(Many-Objective Evolutionary Algorithm base on A2R).该算法与其他5种代表性的高维多目标进化算法一同在5-、10-、15-和20-目标的DTLZ(benchmark MOP proposed by Deb,Thiele,Lau-manns,and Zitzler)和WFG(benchmark MOP pro-posed by Walking Fish Group)基准测试问题上进行IGD(Inverted Generational Distance)和HV(Hyper Volume)性能测试.结果表明,MaOEA/A2R算法总体上具有较好的收敛性和多样性.由此表明,MaOEA/A2R是一种颇具前景的高维多目标进化算法.展开更多
文摘传统的Pareto支配关系在高维目标空间存在固有缺陷,而一些改进的支配方法在平衡高维目标解群的收敛性与多样性上尚有提升空间.基于此,提出一种参考向量关联区域(小生境)自动缩减的支配关系A2R(dominance relation based on the Automatically reduced region Associated with the Reference vector).该支配方法在进化全过程中逐代缩减小生境规模,从而实现收敛性与多样性自动平衡,而且不引入额外参数.另外,提出利用基于L_(p)-范式(p=1/M,M为目标数)的拥挤距离度量高维目标解群的多样性.将上述两种策略嵌入到经典的NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)框架,设计一种基于A2R支配关系的高维多目标进化算法MaOEA/A2R(Many-Objective Evolutionary Algorithm base on A2R).该算法与其他5种代表性的高维多目标进化算法一同在5-、10-、15-和20-目标的DTLZ(benchmark MOP proposed by Deb,Thiele,Lau-manns,and Zitzler)和WFG(benchmark MOP pro-posed by Walking Fish Group)基准测试问题上进行IGD(Inverted Generational Distance)和HV(Hyper Volume)性能测试.结果表明,MaOEA/A2R算法总体上具有较好的收敛性和多样性.由此表明,MaOEA/A2R是一种颇具前景的高维多目标进化算法.
