一种求解鲁棒优化问题的多目标进化方法

鲁棒优化问题(Robust Optimization Problem,ROP)是进化算法(Evolutionary Algorithms,EAs)研究的重要方面之一,对于许多实际工程优化问题,通常需要得到鲁棒最优解。利用多目标优化中的Pareto思想优化ROP的鲁棒性和最优性,将ROP转化为一个两目标的优化问题,一个目标为解的鲁棒性,一个目标为解的最优性。针对ROP与多目标优化的特点,利用动态加权思想,设计一种求解ROP的多目标进化算法。通过测试函数的实验仿真,验证了该方法的有效性。

基于坡度的鲁棒优化方法

提出一种基于坡度的鲁棒性评价指标,通过三阶反距离平方权差分算法计算坡度,以坡度指标来反映函数的变化趋势和平滑程度,从而设计了一种求解鲁棒优化问题的多目标进化方法,仿真实验证明其有效性。实验还表明该方法在解的分布性与区分度上更有优势。