动态多目标优化：测试函数设计与算法性能对比

"这篇论文由武燕、石露露和周艳共同撰写，发表于《控制与决策》期刊2020年第35卷第10期，文章探讨了动态多目标优化问题，重点关注了进化算法在解决此类问题中的应用以及测试函数的设计与评估。动态多目标优化问题在现实生活中具有广泛应用，而进化算法因其适应性成为解决这类问题的有效工具。作者设计了一组新的动态多目标测试函数，以更全面地评估和对比不同的算法性能。通过在设计的测试函数集上运行三个算法的仿真实验，展示了新函数集能够对算法性能进行有效挑战，并能区分算法的优劣。" 本文的核心知识点包括： 1. **动态多目标优化**：这是一种复杂的优化问题，其中目标函数随时间或条件变化，要求算法能够适应这种变化并寻找最佳解决方案集合，即Pareto最优解集。 2. **进化算法**：这类算法模仿生物进化过程，如遗传算法、粒子群优化等，用于搜索多目标优化问题的非支配解集，具有良好的全局探索能力和并行处理特性。 3. **测试函数**：在多目标优化领域，测试函数用于衡量和比较算法的性能。它们模拟实际问题的复杂性，包括Pareto最优解集的形状、分布和动态变化。 4. **Pareto最优解集**：在多目标优化中，不存在一个解决方案可以同时优化所有目标，Pareto最优解集包含了所有不可替代的解决方案，这些解决方案在至少一个目标上无法被其他解改进而不恶化另一个目标。 5. **Pareto前沿面**：所有Pareto最优解的集合形成的边界，是多目标优化的目标空间。 6. **算法性能比较**：通过对不同算法在相同测试函数集上的运行结果进行比较，可以分析各算法的适应性、收敛速度和解的质量，从而评估其在动态多目标优化问题中的优势和劣势。 7. **新测试函数集的设计**：作者结合Pareto最优解集形状的变化和已有的移动模式，创建了一组新的动态多目标测试函数，旨在更精确地评估算法在应对动态环境时的性能。 8. **仿真实验**：实验结果证明了新设计的测试函数集能够有效地挑战现有的算法，揭示了不同算法在处理动态多目标问题时的差异，这对于优化算法的改进和选择具有重要指导意义。 通过以上分析，我们可以看出，这篇论文对于理解和研究动态多目标优化问题及其算法的评估具有重要价值，对于优化算法的开发者和应用者来说，提供了有价值的参考和实证依据。