多目标遗传局部搜索算法的研究进展

在分析了由演化算法局部搜索能力差造成的多目标演化算法在收敛速度和求解精度上尚不能令人满意的局限性的基础上,详细地论述了融入局部优化方法的多目标混合演化算法能够有效地平衡算法的全局搜索与局部搜索能力、均衡搜索效率与效果,而且已成为求解多目标优化问题的一个非常重要而有前途的研究方向。其次,综述了多目标遗传局部搜索算法的研究进展与分类。最后,简单介绍了一些具有代表性的多目标遗传局部搜索算法,并提出了其有待进一步研究的若干方向和内容。

一种高效的多目标演化算法

为了提高非劣解向Pareto最优前沿收敛的速度及进一步提高解的精度,在设计了一种新的杂交算子并改进了NSGA-Ⅱ的拥挤操作的基础上,提出了一种基于分级策略的多目标演化算法。数值实验表明,新算法能够非常高效地处理高维的最优前沿为凸的、非凸的和不连续前沿的多目标测试函数,得到的非劣解具有很好的分布性质。但在处理高维的具有太多局部最优前沿的多峰函数时极易陷入局部最优前沿。