基于子目标进化的高维多目标优化算法

作     者：雷宇曜 姜文志 刘立佳 马向玲 LEI Yuyao;JIANG Wenzhi;LIU Lijia;MA Xiangling

作者机构：海军航空工程学院兵器科学与技术系烟台264001 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2015年第41卷第10期

页      面：1910-1917页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国防预研项目(2014CX-C201-FW) 国家自然科学基金青年科学基金(61002006) 

主　　题：高维多目标优化 子目标进化算法 Pareto非支配解集 Minkowski距离 遗传算法 

摘      要：多目标优化问题是工程应用中的常见问题,已有的方法在解决3个目标以上的高维优化问题时效果欠佳.如何进行有效的个体选择是求解高维多目标优化问题的关键.针对该问题,提出了求解高维多目标优化问题的子目标进化算法.从理论上证明了多目标优化问题Pareto非支配解的求取,可通过子目标函数值排序,先行选择进化种群中部分非支配解;然后,根据排序信息有选择性地比较进化种群中的元素,减少了比较次数,从而快速获得非支配解集.同时,提出归一化函数差值的Minkowski距离k近邻距离计算方法,在进化过程中应用到密度函数中,加速了收敛速度.同当前求解高维多目标优化的算法,在对标准测试函数的计算性能上进行比较,统计结果显示了所提算法在性能上的优势.