基于IGD^(+)指标的两阶段选择高维多目标进化算法

针对在高维空间下多目标进化算法难以维持种群收敛性和多样性平衡的问题,本文提出一个基于IGD^(+)指标的两阶段选择高维多目标进化算法(MaOEA–ITS).在第1阶段,算法基于IGD^(+)指标选择收敛性良好的精英个体,其所需的参考点通过引入切割平面截距法构建.在第2阶段,MaOEA–ITS使用模糊c均值算法对参考向量进行聚类,聚类后的参考向量引导种群分解策略对剩余个体进行环境选择,从而维持种群的多样性.另外,为了保护能够提高种群多样性的极值解,本文提出一个参考点分布自适应策略.最后,通过仿真实验来验证MaOEA–ITS的有效性和优越性.

基于指标选择和密度评估删除的高维多目标进化算法

尽管许多高维多目标进化算法已被提出,但平衡种群收敛性与多样性的困难仍然存在.对此,提出一种基于指标选择和密度评估删除的高维多目标进化算法(indicator selection and density estimation deletion-based manyobjective evolutionary algorithm,MaOEA/IS-DED).该算法在环境选择过程中采用基于I_(ε)+(x,y)指标的选择策略和基于移动的密度评估删除机制协作逐一剔除种群中收敛性和多样性差的个体,进而使种群个体从多样性好的搜索方向上收敛于真实Pareto前沿,完成平衡收敛性与多样性.具体地,前者选择I_(ε)+(x,y)指标值最小的一对个体,其在空间中表现为搜索方向最相似的个体;后者利用自身兼顾种群收敛性和多样性的特性,比较被选的这对个体且删除这对个体中收敛性和多样性较差的个体.实验结果表明,MaOEA/IS-DED算法在处理高维多目标优化问题时能获得较强的竞争性能.