高维多目标优化算法：新适应度函数与多搜索策略

"基于新的适应度函数和多搜索策略的高维多目标进化算法，通过创新的适应度函数设计和多搜索策略，提升了高维多目标优化问题的解决效率。算法在CEC2018高维多目标竞赛的15个测试问题上表现优于NSGAIII、MOEA/DD、KnEA、RVEA等代表性算法。" 本文针对高维多目标优化问题，提出了一种新型的进化算法，其核心在于创新的适应度函数和多搜索策略。传统的适应度函数可能难以平衡多样性和收敛性，而新提出的适应度函数能够有效地解决这一问题。新函数首先筛选出种群中收敛性良好的个体，接着评估这些个体的稀疏程度，以此来促进种群的多样性。 适应度函数的改进是算法的关键部分。在优化过程中，算法不仅要考虑解决方案的质量，还需要考虑种群的分布情况。新函数通过选取具有较好收敛特性的个体，结合稀疏度计算，确保了算法既能找到接近最优解的个体，又能保持种群的多样性，避免早熟收敛。 多搜索策略是算法的另一亮点。它选择稀疏且收敛的解进行全局和局部搜索，这种策略能够有效地探索解决方案空间，帮助交叉算子生成更优质的后代，进一步提升算法的收敛速度和解的质量。多搜索策略的引入，使得算法在寻找多个最优解的同时，能够有效地遍历复杂高维空间，增加了找到全局最优解的可能性。 在实际应用中，算法在CEC2018的15个高维多目标问题上进行了测试，涵盖了5、10、15个目标函数的情况。实验结果显示，该算法相对于NSGAIII、MOEA/DD、KnEA、RVEA等常见多目标进化算法，表现出更好的多样性和收敛性，证明了新算法的有效性和优越性。 总结来说，基于新的适应度函数和多搜索策略的高维多目标进化算法为解决高维复杂优化问题提供了一个有力工具，它的设计理念和实现方法对进化计算和多目标优化领域具有重要的参考价值。通过平衡多样性和收敛性，以及采用智能的搜索策略，该算法在实际问题求解中展现了强大的潜力。