自适应ε占优的多目标差分演化算法研究

"基于自适应ε占优的多目标差分演化算法 (2015年)" 本文主要讨论了多目标优化问题的解决方法，提出了一个创新的算法——基于自适应ε占优的正交多目标差分演化算法。在多目标优化问题中，寻找尽可能接近真实最优解和分布均匀的非支配解集是核心任务。为了解决这个问题，该算法采用了以下两个关键特性： 1. **正交设计和连续空间量化生成初始种群**：传统的初始种群生成可能随机且分布不均，导致算法效率不高。正交设计是一种统计学方法，可以有效地创建多样化的初始种群，结合连续空间的量化，能够保证种群在解空间中的分布性，从而降低算法的时间复杂度，并使得算法在早期阶段就能有效利用种群中的个体。 2. **在线Archive种群与自适应ε占优更新**：Archive种群是一个用于存储非支配解的集合，它能保持算法过程中找到的优秀解。自适应ε占优策略则动态调整ε值，以适应不同阶段的优化需求，确保种群多样性与分布性。这种方法可以避免早熟收敛，维持种群的活力，更好地探索多目标优化问题的解空间。 通过5个标准测试函数的实验验证，该算法展现出了高效性和准确性，能够有效地逼近Pareto前沿（多目标优化问题的理想解决方案集），同时保证了解的分布性。与已有的多目标优化算法相比，这一算法在实验结果上表现出优越性能，进一步证明了其在多目标优化领域的实用价值。 关键词涵盖了多目标优化、Pareto最优解、差分演化、正交设计以及自适应ε占优等概念。多目标优化是处理多个相互冲突的目标函数的优化问题，Pareto最优解是指在所有可能的解中，没有其他解能在所有目标函数上都优于或等于它。差分演化是一种全局优化的进化算法，常用于复杂优化问题。正交设计是一种统计实验设计方法，有助于提高实验效率和结果的可靠性。而自适应ε占优策略则是动态调整占优关系的标准，以适应多目标优化中的多样性维护。 这篇2015年的论文提出了一种新型的多目标优化算法，它结合了正交设计和自适应ε占优策略，以提高算法在求解多目标问题时的效率和解的质量。通过实验对比，该算法显示出了显著的优越性，对于解决多目标优化问题提供了新的思路和工具。