动态参数调整治多目标差分进化算法优化性能

本文主要探讨了在多目标优化问题中遇到的一个挑战：如何有效地寻找多目标差分进化算法（Multi-objective Differential Evolution, MODE）的全局最优解，尤其是在解决复杂且具有多个冲突目标的问题时。针对这一问题，作者提出了一个创新的算法——基于参数动态调整的多目标差分进化算法（Adaptive Multi-objective Differential Evolution, AMODE）。 AMODE算法的核心在于其自适应调整策略，它通过动态调整变异率（mutation rate）和交叉率（crossover rate）。这两个关键参数在进化过程中起着至关重要的作用：变异率控制着算法的探索能力，较高的变异率有助于算法跳出当前局部最优区域，进行全局搜索；而交叉率则影响着算法的复制和重组，决定了解决问题的多样性和收敛性之间的平衡。通过动态调整这些参数，AMODE算法能够更好地在局部搜索和全局探索之间找到平衡，从而提高算法的收敛性、多样性和均匀性，最终获得更优的解决方案。 实验结果强有力地证明了AMODE算法的有效性。相比于传统的MODE，AMODE在逼近能力（Inverted Generational Distance, IGD）和均匀性（Solution Space Partitions, SP）上有显著提升，这表明其在处理多目标优化问题时具有更好的性能和优化效果。这意味着使用AMODE算法可以更高效地在多目标空间中寻找满意解，即使面对具有复杂约束和非线性关系的目标函数也能取得优良的解决方案。 因此，AMODE算法对于多目标优化问题的研究者和实践者来说，提供了一种实用且高效的工具，特别是在需要平衡全局优化和局部搜索能力的应用场景中。它不仅提高了算法的适应性，还可能推动多目标优化领域的发展，为解决实际工程问题提供新的优化策略。