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基于多阶段搜索的约束多目标进化算法
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作者 徐赛娟 裴镇宇 +1 位作者 林佳炜 刘耿耿 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第8期2345-2351,共7页
现有约束多目标进化算法的约束处理策略无法有效解决具有大型不可行区域的问题,导致种群停滞在不可行区域的边缘;此外,约束条件下的不连续问题对算法的全局搜索能力以及多样性的维持提出了更高的要求。针对上述问题,提出了一种基于多阶... 现有约束多目标进化算法的约束处理策略无法有效解决具有大型不可行区域的问题,导致种群停滞在不可行区域的边缘;此外,约束条件下的不连续问题对算法的全局搜索能力以及多样性的维持提出了更高的要求。针对上述问题,提出了一种基于多阶段搜索的约束多目标进化算法(CMOEA-MSS),在该算法的3个阶段采用不同的搜索策略。为使种群快速穿越大型不可行区域并逼近Pareto前沿,所提算法在第一阶段不考虑约束条件,利用一种收敛性指标引导种群搜索;在第二阶段采用一组均匀分布的权重向量来维持种群的多样性,并提出一种改进的epsilon约束处理策略,以保留不可行区域中的高质量解;在第三阶段采用约束优先原则,将搜索偏好集中在可行区域以保证最终解集的可行性。CMOEA-MSS与NSGA-Ⅱ+ARSBX(Nondominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ using Adaptive Rotation-based Simulated Binary crossover)等算法在MW和DASCMOP测试集上对比的结果表明:在MW测试集上,CMOEA-MSS在7个测试问题上获得了最好的IGD(Inverted Generational Distance)值,在5个测试问题上获得了最好的HV(HyperVolume)值;在DASCMOP测试集上,CMOEA-MSS在3个测试问题上获得了最好的IGD值,在2个测试问题上取得了次好的IGD值,在5个测试问题上获得了最好的HV值。可见,CMOEA-MSS在处理不连续以及具有多模态性质的约束多目标问题时具有明显优势。 展开更多
关键词 约束多目标优化 多阶段搜索 约束处理策略 进化算法 收敛性 多样性
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面向约束多目标优化的进化计算与梯度下降联合优化算法
2
作者 田野 陈津津 张兴义 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1386-1392,共7页
约束多目标进化算法(CMOEA)是一类专门为解决约束多目标优化问题而设计的元启发式算法。这类算法利用基于种群的黑盒随机搜索模式,可以在不同优化问题上达到目标与约束之间的有效平衡;然而它们未有效利用函数的梯度信息,在复杂问题上收... 约束多目标进化算法(CMOEA)是一类专门为解决约束多目标优化问题而设计的元启发式算法。这类算法利用基于种群的黑盒随机搜索模式,可以在不同优化问题上达到目标与约束之间的有效平衡;然而它们未有效利用函数的梯度信息,在复杂问题上收敛过慢。但引入梯度信息不是一个简单的过程,同时计算所有目标和约束的梯度会消耗大量的计算资源,且目标和约束之间的矛盾会使梯度方向难以确定。为此,提出一种进化计算和梯度下降(GD)的联合优化算法——基于梯度辅助的多阶段约束多目标进化算法(CMOEA-MSG)。该算法包括两个阶段:在第一阶段,算法通过构建辅助问题并有选择性地计算目标或约束的梯度更新解,使种群快速收敛至可行区域;在第二阶段,算法采用约束优先原则求解原问题,保证种群的可行性和多样性。与现有同类算法在LIR-CMOP、MW和DASCMOP三个测试集上的对比结果表明,CMOEA-MSG可以更有效地解决约束多目标优化问题。 展开更多
关键词 约束多目标优化 进化算法 梯度下降 多阶段搜索
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