dMOPSO-DE：一种融合分解与差分进化的多目标优化算法

"基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法" 本文介绍了一种名为dMOPSO-DE的新型多目标优化算法，该算法旨在提升多目标优化问题求解过程中解集的分布性和收敛性。dMOPSO-DE结合了分解方法和差分进化策略，以克服传统多目标优化算法的局限性，特别是防止粒子群陷入局部最优并保持种群多样性。 在dMOPSO-DE算法中，一个创新点是采用了方向角来生成一组均匀的方向向量，这有助于确保粒子在搜索空间中的分布更加均匀，从而增强全局搜索能力。此外，算法还融入了隐式精英保持策略，这是一种有效的机制，用于选择并保留全局最优解，避免种群过早收敛到局部Pareto前沿，从而改善算法的收敛性能。 差分进化机制被用来修正粒子的更新过程，进一步提升算法的性能。通过这种修正，算法能够更有效地探索解决方案空间，寻找更好的非支配解。同时，为了维护种群的多样性，dMOPSO-DE实施了粒子重置策略，这有助于防止种群在迭代过程中过度集中，保持解的多样性，这对于多目标优化至关重要。 为了验证dMOPSO-DE的有效性，它与几种经典的多目标优化算法进行了对比，包括非支配排序遗传算法NSGA-II、多目标粒子群优化MOPSO、分解多目标粒子群优化dMOPSO以及分解多目标进化-差分进化MOEA/D-DE。实验结果显示，dMOPSO-DE在解决多目标优化问题时，不仅具有良好的收敛性，还能生成更分散的Pareto前沿，体现了其在处理复杂多目标问题上的优越性。 关键词涉及的技术包括分解技术，这是一种将多目标问题转化为多个单目标子问题的方法，有助于分别优化每个目标；差分进化算法是一种强大的全局优化工具，常用于改进搜索性能；多目标优化是寻求多个目标函数最优平衡点的过程；粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟鸟群或鱼群的行为来解决问题；方向角则是在算法中控制粒子移动方向的重要参数。 总结来说，dMOPSO-DE算法通过综合运用分解和差分进化策略，以及独特的粒子更新和重置机制，提高了多目标优化问题的求解质量，尤其在解集分布和收敛速度方面表现突出，对于多目标优化领域具有重要的理论和实践价值。