计算机科学与探索

作者：顾清华, 徐青松, 李学现

单位：1.西安建筑科技大学 管理学院，西安 710001；2.西安建筑科技大学 资源工程学院，西安 710001；3.西安市智慧工业感知计算与决策重点实验室，西安 710001

关键词：高维多目标优化,距离优势关系,多样性,VaEA

基金：国家自然科学基金面上项目(51974223);陕西省自然科学基金杰青项目(2020JC-44)

收敛性与多样性是多目标进化算法的两个主要研究方面，随着多目标优化问题目标维度的增加，传统的多目标进化算法很难维持解的多样性。为了增强算法在高维多目标优化问题中的多样性，提出了一种新的距离优势关系。首先，为了保证算法的收敛性，在同一小生境内，基于距离优势关系计算候选解到理想点的距离作为适应度值，选择适应度值好的候选解作为非支配解。然后，为了增强算法的多样性，距离优势关系设定了每个候选解具有相同的小生境，并且保证在同一小生境内只保留一个最优解。最后，基于提出的距离优势关系对VaEA算法进行改进，得到的算法命名为VaEA-DDR。在5、8、10、15维目标的DTLZ及IDTLZ测试问题上将改进的算法与目前六种常用的算法进行实验对比。实验结果表明，改进后的算法具有较强的竞争性，能显著增强算法的多样性。

来源：2022年第11期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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