控制与决策

作者：鲁宇明,曹龙昊,董显娟,熊丽娟

单位：南昌航空大学 航空制造与机械工程学院，南昌 330063,,南昌航空大学 航空制造与机械工程学院，南昌 330063,,南昌航空大学 材料科学与工程学院，南昌 330063,,南昌航空大学 航空制造与机械工程学院，南昌 330063,

关键词：多目标优化;约束;矢量角度;动态缩减机制;收敛性;多样性

基金：国家自然科学基金项目(62473188)；江西省科技厅自然科学基金项目(20242BAB25094)；江西省教育厅科技项目(GJJ2401009).

针对约束多目标进化算法存在难以平衡种群收敛性与多样性的问题, 提出一种基于平均矢量角和动态缩减机制的约束多目标进化算法(CMOEA-BAD). 该算法设计主种群和辅助种群, 它们分别独立进化, 以求解原始问题和辅助问题. 对于主种群, CMOEA-BAD将理想点与最低点的角度信息相结合构成平均矢量角, 并将该角度融入约束支配原则进行个体选择, 以平衡种群的多样性与收敛性. 对于辅助种群, 设计一种种群规模动态缩减机制, 通过动态地调整辅助种群的规模来降低其在进化过程中所占用的计算资源, 以加快算法的收敛速度. 为验证所提出算法的性能, 将所提出算法在MW和DTLZ测试问题上与PPS、BiCo、NSBiDiCo、MFOSPEA2以及CMOES算法进行比较分析, 并应用于实际工程问题中. 实验结果表明, 所提出算法不仅能够有效平衡种群的收敛性与多样性, 还可以显著提高算法的收敛速度. 算法整体运行时间缩短了28%, 综合性能更优.

来源：2025年第8期

《控制与决策》期刊编辑部

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