文摘

一种新颖的基于模型的多目标进化算法

作者(年代):今天下午的歌,Maocai Wang陈戴光明,小雨

众所周知,帕累托集m连续多目标优化问题的目标函数是一个分段连续(m - 1)维流形的一些温和条件下决策空间。然而,如何利用规律来设计多目标优化算法已成为研究的焦点。本文基于这一规律,基于模型的多目标进化算法与回归分析(MMEA-RA)提出解决连续变量联系多目标优化问题。算法的优化问题描述为一个前景看好的领域是决定空间的概率分布,和概率分布的重心(m - 1)维分段连续的歧管。使用最小二乘法构造这样一个模型。基于选择策略的选择使用的支配排序集个人给下一代。该算法测试和与NSGA-II和RM-MEDA相比。结果表明,MMEA-RA优于RM-MEDA和NSGA-II测试实例变量的联系。与此同时,MMEA-RA效率高于其他两种算法。几个缺点MMEA-RA也被确认和讨论