优化算法：基于初集排序的Pareto非支配解集构造

"这篇论文探讨了在多目标决策问题中，如何有效且高效地构建Pareto非支配解集的问题。研究重点在于一种基于初集排序的算法，旨在解决具有大规模解空间的问题。非支配解集是多目标优化中的关键概念，它包含了所有在各目标之间找不到其他解决方案能同时在所有目标上取得更优结果的解。初集是构建非支配解集的起始集合，由非支配解组成。 论文首先明确了非支配关系的性质，并定义了初集和非支配解集的构造过程。接着，作者利用有序集理论，提出了基于初集排序的Pareto非支配解集构造算法。该算法通过比较有序的可行解集和非支配解集，确定最优解。具体实现中，设计了非支配解的排序规则、查找规则和插入规则，构建了一个不包含初始非支配解的有序可行解集。 在时间复杂度分析中，论文对比了所提出的算法与现有的非支配排序方法，如NTCM算法。实验结果显示，新提出的算法在处理ZDT1~ZDT3、DTLZ1和DTLZ3等测试函数时，不仅有效，而且在时间复杂度上更低，构造非支配解集的时间有显著优势。 这篇论文为解决多目标优化问题提供了新的策略，特别是在面对大规模解空间时，能够提高决策效率。提出的算法通过优化排序和插入机制，成功减少了计算负担，为实际应用中的多目标决策问题提供了一种高效解决方案。"