基于R2指标和参考向量的高维多目标进化算法

摘要：

在高维多目标优化中,不同的优化问题存在不同形状的Pareto前沿(PF),而研究表明大多数多目标进化算法(Multi-objective evolutionary algorithms,MOEAs)在处理不同的优化问题时普适性较差.为了解决这个问题,本文提出了一个基于R2指标和参考向量的高维多目标进化算法(An R2 indicator and reference vector based many-objective optimization evolutionary algorithm,R2-RVEA).R2-RVEA基于Pareto支配选取非支配解来指导种群进化,仅当非支配解的数量超过种群规模时,算法进一步采用种群分解策略和R2指标选择策略进行多样性管理.通过大量的实验证明,本文提出的算法在处理不同形状的PF时具有良好的性能.

关键词：R2指标;参考向量;高维多目标优化;进化算法

所属期刊栏目：47

资助基金：国家自然科学基金;江西省自然科学基金;江西省优势科技创新团队计划

在线出版日期：2021-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共16页

页码：2675-2690