控制与决策

作者：曾骏驰,张欣,钱鹏江,方伟

单位：江南大学 人工智能与计算机学院，无锡 214122,,江南大学 人工智能与计算机学院，无锡 214122,,江南大学 人工智能与计算机学院，无锡 214122,,江南大学 人工智能与计算机学院，无锡 214122,

关键词：高维多目标优化;灰色相似关联度;灰色接近关联度;自适应参考向量;多样性;收敛性

基金：国家自然科学基金青年基金项目(62106088).

针对高维多目标优化问题中普遍存在的解集多样性维持困难、收敛性不足及复杂帕累托前沿适应性差等挑战, 提出一种基于灰色关联与自适应参考向量的高维多目标进化算法. 首先, 针对多样性和收敛性平衡问题, 提出一种基于灰色关联度的环境选择策略, 该策略通过灰色相似关联度衡量种群在目标空间的分布差异, 同时采用灰色接近关联度量化解与理想点的空间距离. 前者用于维持多样性, 后者能够保证收敛性. 在此基础上, 设计一种参考向量自适应更新策略, 通过动态生成新向量与周期性删减冗余向量, 追踪复杂帕累托前沿的拓扑演化. 实验结果表明, 在9个DTLZ系列基准问题和2个实际工程问题中, 所提算法在收敛性和多样性方面均显著优于其他4个代表性对比算法.

来源：2026年第1期

《控制与决策》期刊编辑部

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