基于最小生成树的分布性保持策略

"一种新的分布性保持方法是针对多目标进化算法中保持种群多样性的挑战而提出的。该方法利用最小生成树的概念，通过度数和边长来估计个体的密度，以有效地维护种群的分布性。这种方法旨在解决传统保持方法在性能和运行时间之间的矛盾，即在快速更新种群的同时，保证种群解决方案的多样性。 在多目标优化问题中，进化算法是一种常用的技术，其目标是寻找多条非劣解，这些解代表不同的最优解集，即帕累托前沿。分布性维护在此过程中至关重要，因为它确保了解空间的有效覆盖，防止早熟收敛和局部最优解的过度占据。然而，随着算法的运行，种群的多样性可能会逐渐丧失，导致优化性能下降。 该文提出的基于最小生成树的分布性保持方法，首先构建种群个体之间的距离矩阵，然后计算最小生成树。在这个树结构中，低度数的个体通常位于种群的边界，它们对于保持多样性至关重要。同时，长边长的个体往往对应于低密度区域，也应被优先保留。通过这种方式，算法能够识别并保护那些可能被常规更新策略剔除的重要个体。 在实际操作中，该方法一次性选择个体进入下代种群，减少了每次移出个体后对密度调整的复杂性，从而降低了计算成本。通过对比实验，该方法在5个测试问题上与3个知名的多目标优化算法进行了较量，并从四个不同的评估标准进行了分析。实验结果显示，该方法能够在保持快速种群更新的同时，显著地维持良好的种群分布性，体现了其在多目标优化领域的优越性能。 关键词涵盖多目标优化、进化算法、分布性维护和最小生成树。该研究对多目标优化的理论研究和实际应用具有重要的参考价值，特别是在寻求高效且多样性的解决方案时。" 此方法的创新性和实用性在于它成功地结合了图论中的最小生成树概念和多目标优化的分布性保持需求，为解决多目标优化问题提供了新的思路，有助于提升进化算法的性能。