控制与决策

作者：马学敏,杨景明,孙浩,呼子宇,韦钦楠

单位：1. 燕山大学 电气工程学院,河北 秦皇岛 066004;2. 燕山大学 智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心,河北 秦皇岛 066004,,1. 燕山大学 电气工程学院,河北 秦皇岛 066004;2. 燕山大学 智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心,河北 秦皇岛 066004,,1. 燕山大学 电气工程学院,河北 秦皇岛 066004;2. 燕山大学 智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心,河北 秦皇岛 066004,,1. 燕山大学 电气工程学院,河北 秦皇岛 066004;2. 燕山大学 智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心,河北 秦皇岛 066004,,1. 燕山大学 电气工程学院,河北 秦皇岛 066004;2. 燕山大学 智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心,河北 秦皇岛 066004,

关键词：动态多目标优化;多目标优化;进化算法;预测;环境变化程度;子区域

基金：国家自然科学基金项目(62003296)；河北省自然科学基金项目(F2020203031)；河北省教育厅科技项目(QN2020225)；国家重点研发计划项目(2018YFB1702300).

现实生活中存在很多动态多目标优化问题(DMOPs),这类问题要求算法在环境变化后快速收敛到新的Pareto前沿,并保持解集的多样性,随着Pareto前沿复杂程度的增加,这一问题更加突出.鉴于此,提出一种基于多区域中心点预测的动态多目标优化算法(MCPDMO).首先,根据环境变化的严重程度将种群划分为多个子区域,使得个体的分配更加适应动态变化的环境;然后,分别计算每个子区域的中心点,对不同子区域在不同时刻的中心点建立时间序列,并利用差分模型预测新环境的最优解集,以提高算法对不同环境变化的响应能力;最后,为验证算法的有效性,与3种动态多目标优化算法在10个标准测试函数上进行仿真实验.实验结果表明,所提出算法在具有复杂Pareto前沿的动态问题上表现出更优的收敛性和分布性.

来源：2022年第10期

《控制与决策》期刊编辑部

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