利用DAE和RBM解决稀疏大规模多目标优化问题的MOEAPSL方法

去噪自编码器(DAE)是一种基于深度学习的无监督学习模型，其核心思想是通过接收有噪声的数据作为输入，学习并重构出原始数据的结构，从而实现数据的降噪和特征提取。DAE在神经网络领域具有重要作用，尤其在处理多模态信息时，即使缺失部分数据，也能保持较高的识别性能。与传统的自编码器(AE)相比，DAE的优势在于它并不强制重构后的输出必须与输入完全相同，而是允许一定的误差，这使得DAE在处理数据分布变化较大的情况下，能够更好地泛化和适应未知数据。 在实际应用中，例如在大规模稀疏多目标优化问题(Solving Large-Scale Multiobjective Optimization Problems with Sparse Optimal Solutions via Unsupervised Neural Networks)的研究中，作者提出了结合多目标优化算法(MOEA/PSL)与深度学习技术，如受限玻尔兹曼机(RBM)和去噪自编码器(DAE)，来解决这类难题。MOEA/PSL算法的目标是处理高维决策变量的问题，其中并非所有维度都对优化目标有显著影响，即存在稀疏性。传统方法可能会因为维度灾难而难以找到全局最优解，而通过学习Pareto最优子空间，可以缩小搜索范围，减少冗余个体，提高算法的效率。 RBM和DAE被用于学习决策变量的稀疏分布和紧凑表示，这两个学习得到的特征组合被视为Pareto最优子空间的近似。遗传算法在此子空间中进行操作，通过对解的筛选和变异，确保算法能够在有效的搜索范围内找到潜在的稀疏最优解。这种方法的优势在于，它能在有限的计算预算内，针对稀疏多目标问题提供更高效且精准的解决方案，避免了传统方法在面对大规模优化问题时的困境。 去噪自编码器(DAE)作为深度学习工具在解决大规模稀疏多目标优化问题中的应用，展示了其在数据处理和优化策略上的独特价值。通过结合无监督学习和多目标优化算法，研究者得以在复杂问题中找到有效的解决方案，这在IT领域具有重要的理论和实践意义。