约束多目标进化算法研究进展

摘要：

约束多目标进化算法(CMOEAs)能够同时处理多个相互冲突的目标函数和约束条件,引导种群逼向可行域的最优解,受到了研究者的广泛重视.首先介绍了约束多目标优化问题(CMOPs)的相关定义和多目标进化算法(MOEAs)的三种分类;其次,系统地分析了当前CMOEAs中约束处理机制,凝练出当前主要的四种约束处理方法;然后,从基于支配、基于指标、基于分解三个方面对CMOEAs的研究进展进行了详细综述;最后,指明了CMOEAs存在的挑战和未来研究方向.

关键词：约束多目标优化问题、约束多目标进化算法、基于支配、基于指标、基于分解

所属期刊栏目：39

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：江苏省产学研合作项目;江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目

在线出版日期：2022-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2582-2590,2602