偏好多目标进化算法研究综述

摘要：

多目标优化需要同时优化若干相互冲突的目标,其目的是获得均匀分布于整个Pareto前沿上的最优解集.然而在实际多目标优化问题中,决策者通常只对目标空间中部分区域内的Pareto最优解感兴趣,因此将决策者的偏好信息与多目标优化方法相结合成为进化计算领域的研究热点.偏好多目标进化算法通过引入决策者的偏好信息,将算法的搜索集中在决策者感兴趣的偏好区域,有效利用算法的计算资源,提高算法的求解效率,降低计算复杂度,同时有利于决策者高效地做出最终决策.本文从偏好的设置方法和算法性能两个角度介绍偏好多目标进化算法.在偏好的设置上,从占优关系、角度关系、权重向量和偏好集四个方面综述融入偏好信息的多目标进化算法;在算法性能上,从上述四类偏好的设置方法中各选取两种偏好算法进行仿真实验,从偏好策略的有效性、解集的整体性以及算法的复杂度三个方面进行实验对比并深入分析其优缺点.最后,总结了偏好多目标进化算法的未来发展趋势.

关键词：多目标优化、偏好设置、占优关系、角度关系、权重向量、偏好集

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61472366,61379077;浙江省自然科学基金LY17F020022;浙江省重点研发计划项目2018C01080

在线出版日期：2019-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共27页

页码：1289-1315