动态变异与混合策略：NCMO算法提升多目标优化效率

本文探讨了一种创新的多目标优化算法——改进的克隆算法（NCMO），它是在多目标优化问题中的一种有效解决方案。NCMO的改进源于三个关键方面：动态变异概率、动态模拟二进制交叉（D-SBX）算子以及结合高斯变异和多项式变异的混合变异算子（GP-HM算子）。动态变异概率赋予算法在搜索过程中动态调整突变频率的能力，有助于在保持探索性的同时避免陷入局部最优。 D-SBX算子是模拟自然选择过程的一个重要部分，通过模拟生物进化中的随机交叉，能够在不同解之间引入多样性，增强算法的全局搜索能力。而GP-HM算子的引入则增加了算法的灵活性，通过高斯变异提供连续空间的搜索，而多项式变异则在离散空间中发挥重要作用，两者结合使得算法能够处理复杂的优化问题。 冷却时间表策略是NCMO的另一个关键特性，它逐步降低参数至最小阈值，这种逐渐减小的步长策略有助于平衡全局搜索和局部优化之间的冲突。这样做的目的是为了在优化过程中不断推进，逐渐接近并最终达到真正的帕累托最优前沿，即满足所有目标函数的最佳解集合。 与当前最先进的多目标优化算法进行对比，实验结果显示，NCMO表现出显著的优势，不仅在收敛速度上优于同类算法，而且在寻找满意解集的效率和质量上也有所提升。这表明NCMO在多目标优化问题中展现出了强大的适应性和优化效果，对于解决实际工程和科学问题具有很高的实用价值。 总结来说，本文提出的新颖克隆算法通过动态变异策略、D-SBX算子和GP-HM组合，有效地改善了多目标优化的性能，特别是在收敛速度和优化质量上。其独特的冷却时间表策略使得算法能在全局搜索和局部探索之间找到一个理想平衡，从而在多目标优化领域取得突破性的进展。