控制与决策

作者：董明刚,曾慧斌,敬超

单位：桂林理工大学 信息科学与工程学院,广西 桂林 541004;桂林理工大学 广西嵌入式技术与智能系统重点实验室,广西 桂林 541004,,桂林理工大学 信息科学与工程学院,广西 桂林 541004,,桂林理工大学 信息科学与工程学院,广西 桂林 541004;桂林理工大学 广西嵌入式技术与智能系统重点实验室,广西 桂林 541004,

关键词：高维多目标优化;进化算法;弱关联;分解;自适应参数

基金：国家自然科学基金项目(61563012,61802085)；广西自然科学基金项目(2014GXNSFAA118371, 2015GXNSFBA139260)；广西嵌入式技术与智能系统重点实验室基金项目(2018A-04).

对现有的分解方法进行改进,提出一种基于弱关联的自适应高维多目标进化算法(WAEA).首先,提出一种基于夹角子空间的关联策略,使得一个解能与多个参考向量相关联;其次,提出弱关联概念,并基于此概念设计双模态标量函数,使算法能够更好地处理复杂PF问题,此外,算法通过检测参考向量子空间内解的数量,自适应调整惩罚参数大小,使其能有效处理各类多目标问题;最后,将WAEA算法与8种代表性的高维多目标算法进行比较,实验结果表明WAEA算法在处理复杂Pareto前沿的高维多目标问题时能更好地平衡Pareto最优解的收敛性与多样性.

来源：2021年第8期

《控制与决策》期刊编辑部

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