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代理模型辅助的昂贵超多目标进化算法研究

代理模型辅助的昂贵超多目标进化算法研究

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作者：翟照敏山东师范大学

学位级别：硕士

多目标优化问题普遍存在于现实生活之中,而多目标进化算法已成为解决这些问题广泛认可的主流方法。然而,许多实际问题被归类为昂贵的多目标优化问题,因为它们的真实评估需要大量的计算、时间或资源,多目标进化算法在解决这类问题时面临... 详细信息

多目标优化问题普遍存在于现实生活之中,而多目标进化算法已成为解决这些问题广泛认可的主流方法。然而,许多实际问题被归类为昂贵的多目标优化问题,因为它们的真实评估需要大量的计算、时间或资源,多目标进化算法在解决这类问题时面临挑战。为此,代理辅助的进化算法(Surrogate-Assisted Evolutionary Algorithms,简称SAEAs)被广泛运用。SAEAs利用有限数量的昂贵的真实评估来构建代价上廉价的代理模型,从而利用代理模型替代真实评估辅助优化。尽管如此,现有的单一代理模型使用中存在一些局限性,如过度拟合、局部最优解陷阱以及适应性不足等,因此有必要多个代理模型结合使用。此外,随着目标数量的增加,当优化目标超过三个时,算法的复杂性和计算成本也相应增加,在多维空间中搜索Pareto前沿变得更加困难,因此,需要更多的评价资源,这类问题也被称为昂贵的超多目标优化问题。在解决这类问题时,研究多个代理模型的结合使用尤为必要。基于此,本论文的主要研究工作包括以下两个方面:(1)为了应对单一代理模型的局限性,提出了一种双模型辅助基于分解的昂贵多目标进化算法(A Dual-Model Assisted Evolutionary Algorithm Based on Decomposition for Expensive Multi-Objective Optimization,简称MOEA/D-DMA)。该算法的核心在于其双模型管理策略,通过建立两种模型并进行交叉验证来生成偏差参数,以结合两种代理模型的预测结果替代真实评估。其次,引入了一种双算子繁殖策略。对于每个分解的子问题,算法在每一代选择相同的亲本群体,应用两个繁殖算子生成两个候选子代解,再选择最有前景的子代。通过双模型管理策略和优化策略,MOEA/D-DMA提升了预测精度和高效勘探能力。在UF基准问题上进行了一系列实验,其结果表明该算法有效地应对了强非线性和多个局部最优解等挑战,以及单一代理模型辅助进化算法陷入局部最优解陷阱等问题,在昂贵多目标进化算法领域具有竞争力。(2)针对昂贵超多目标优化问题,提出了一种复合模型辅助的昂贵超多目标进化算法(A Composite Surrogate-Assisted Evolutionary Algorithm For Expensive Many-Objective Optimization,简称CSA＿MaOEA)。该算法的关键在于复合模型管理策略和填充采样准则。首先,复合模型管理策略将代理模型分为两种不同的:基于所有经过昂贵的真实评估的数据集构建全局模型,以及针对数据集聚类产生的子集构建局部模型。其次,考虑到收敛性、多样性和不确定性的要求,提出了一种新的填充采样准则来指导后代解的选择。实验比较了所提出的算法的复合模型和填充采样准则上的有效性,并将算法与其它五种代理辅助算法进行了对比。实验结果表明,CSA＿MaOEA在收敛性和多样性方面均显著优于其他五种代理辅助的进化算法。同时,它也有效地应对了昂贵超多目标优化问题中的三大挑战:目标空间的极大性、Pareto支配性的失效以及真实评估成本的高昂。

关键词：多目标优化问题昂贵超多目标优化问题多目标进化算法代理辅助

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