控制与决策

作者：徐标,吕修豪,李文姬,范衠,巩敦卫,贺杰

单位：汕头大学 工学院,广东 汕头 515063;梧州学院 广西机器视觉与智能控制重点实验室,广西 梧州 543002,,汕头大学 工学院,广东 汕头 515063,,汕头大学 工学院,广东 汕头 515063,,电子科技大学深圳高等研究院,广东 深圳 518110,,青岛科技大学 自动化与电子工程学院,山东 青岛 266100,,梧州学院 广西机器视觉与智能控制重点实验室,广西 梧州 543002,

关键词：动态优化;多场景;多目标;鲁棒优化;进化算法

基金：国家自然科学基金项目(61961036,62162054)；广东省基础与应用基础研究项目(2023B1515120020, 2024A1515012450)；汕头大学科研启动项目(NTF20009)；广西自然科学基金项目(2020JJA170007)；广西科技基地和人才专项项目(桂科AD20297148)；广西创新驱动发展项目(科技重大专项)(桂科AA18118036)；广西机器视觉与智能控制重点实验室开放课题项目(2022B04).

为了解决实际生产中的动态多目标优化问题,提出一种基于多场景建模的动态鲁棒多目标进化优化算法.首先,所提出算法将不同环境下的问题视为不同场景,并通过相似度计算和场景聚类建立多个场景;然后,利用改进的多场景多目标进化优化算法求解各场景的折中解,当环境发生变化时,根据新问题所属的场景类,直接应用该场景类的折中解作为新问题的最优解,从而加快算法的响应速度;最后,通过对场景类中问题的约减,保留最具代表性的问题,逐步提高算法的鲁棒性,并降低解的切换成本.实验结果表明,所提出算法能够快速响应环境变化,并提高解的鲁棒性.

来源：2024年第12期

《控制与决策》期刊编辑部

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