混合自适应多目标Memetic算法在优化问题中的应用

"本文介绍了一种混合自适应多目标Memetic算法(HAMA)，该算法结合了局部搜索和进化计算，适用于解决多目标优化问题。HAMA利用基于模拟退火的加权法执行局部搜索，通过Pareto法进行交叉和变异操作，并通过扰动策略增强算法的探索能力。此外，其进化过程可以根据改善率自适应地调整，以提高搜索效率和增强算法的鲁棒性。实验证明，HAMA能够生成更接近Pareto前沿且多样性的近似解集，尤其在处理多目标0/1背包问题时表现出色。该研究由国家自然科学基金资助，由郭秀萍、杨根科和吴智铭在 Shanghai Jiao Tong University 的自动化系进行。" 混合自适应多目标Memetic算法(HAMA)是一种融合了局部优化和全局优化策略的算法，它针对多目标优化问题设计。 Memetic算法的核心思想是将进化计算（如遗传算法）的全局搜索能力与局部搜索方法（如模拟退火）相结合，以更好地探索解决方案空间。在HAMA中，局部搜索使用模拟退火，这是一种概率搜索技术，可以跳出局部最优，避免陷入早熟收敛。 HAMA采用加权法进行局部搜索，这意味着在搜索过程中，不同目标被赋予不同的权重，以平衡不同目标之间的冲突。同时，Pareto法用于实现种群中的交叉和变异操作，这在多目标优化中至关重要，因为Pareto最优解是指没有任何一个目标可以不损害其他目标的情况下得到改进。通过Pareto操作，算法能够在保持多样性的同时，逐步逼近真实的Pareto前沿。 为了进一步提升算法性能，HAMA引入了扰动机制，增强算法的探索能力，这有助于发现更多潜在的优秀解。此外，HAMA的进化过程不是固定不变的，而是根据改善率自适应调整，这意味着算法会根据当前搜索状态动态改变其参数，以适应问题的特性，从而提高搜索效率，增强算法对初始条件变化的鲁棒性。 实验结果表明，HAMA在解决多目标0/1背包问题时表现优异，能够找到更接近理想Pareto前沿的解集，同时保持解的多样性。这证明了HAMA在处理复杂多目标优化问题时的有效性和实用性，对于实际工程和管理问题的求解具有重要的应用价值。