控制与决策

作者：李二超,赵雨萌

单位：兰州理工大学电气工程与信息工程学院，兰州730050,,兰州理工大学电气工程与信息工程学院，兰州730050,

关键词：动态多目标优化;参考线;预测;引导个体

基金：国家自然科学基金项目(61763026).

为了快速且准确地跟踪动态多目标优化问题变化的Pareto前沿与Pareto解集,在可以不依靠历史信息的前提下,提出一种基于参考线预测策略的求解动态多目标优化问题的算法(RLPS).该算法通过记录每个参考线关联的种群个体在环境变化初始时和个体自主进化一小段时间后个体位置的变化,预测最优个体所在方向,同时在该方向上均匀分布若干延伸个体,选出每个参考线关联的非支配个体作为当前环境下的引导个体,在选出的引导个体邻域内随机产生若干伴随个体增加种群多样性.通过5个标准动态测试函数对该算法测试,并与两个现有算法作对比分析,实验结果表明所提出的算法具有更快地响应环境变化的能力.

来源：2020年第7期

《控制与决策》期刊编辑部

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