基于多指标精英个体博弈机制的多目标优化算法

为了改善多目标优化算法的收敛性与优化解集的多样性,缓解种群在目标空间中的坍缩,提出一种基于多指标精英个体博弈机制的多目标优化算法。利用Pareto支配关系与多指标综合筛选精英个体。将带有K-means聚类的精英个体博弈机制与交叉变异策略融合,有效提升了算法的收敛性与多样性。对算法进行了详细的收敛性分析,证明了算法的收敛性。将8个代表性的比较算法在标准测试函数上进行解集指标对比并解决实际水泵调度问题,本文算法在收敛性与多样性上优于或持平其他比较算法,验证了本文算法的有效性,在一定程度上减小了种群在目标空间中坍缩的概率。