"自适应评价指标驱动的高维多目标进化算法研究综述"

本文主要研究了参考点自适应调整下评价指标驱动的高维多目标进化算法。在现实生活中，存在大量由多个相互冲突的目标组成的优化问题，即多目标优化问题（MOPs）。当目标数量超过三个时，这类问题被称为高维多目标优化问题（MaOPs），这种问题在实际应用中广泛存在，如自动发动机标定问题、水资源分配系统设计、航空发动机健康管理系统、软件重模块化、软件模块聚类等。 研究表明，传统的多目标进化算法（MOEAs）在处理MOPs时性能良好，但在处理MaOPs时会出现一系列问题，比如随着目标数量的增加，种群中非支配解比例呈指数形式增加，算法的选择压力不足；在高维空间中，部分性能评价指标（如超体积指标）的计算成本过高等。为了应对目标数量增加带来的挑战，提升MOEAs在处理MaOPs时的能力，研究学者们提出了一系列算法，主要可以分为三类。 首先，是基于分解的算法，通过将多目标问题分解成多个单目标问题进行求解，然后综合各个单目标问题的最优解得到全局最优解。其次是基于进化的算法，通过引入新的进化机制和多样化策略，提高算法在高维多目标问题上的搜索效率和收敛性。最后是基于参考点的算法，通过设置参考点来引导算法在高维空间中进行搜索，以解决多目标问题中目标数量增加导致的挑战。 本文针对参考点自适应调整下评价指标驱动的高维多目标进化算法进行了深入研究，提出了一种新的算法来解决MaOPs中的问题。该算法能够根据问题的特点自适应调整评价指标，并通过参考点的引导实现更高效的搜索和优化。经过实验证明，该算法在处理高维多目标问题时表现出较好的性能和稳定性。 综上所述，参考点自适应调整下评价指标驱动的高维多目标进化算法在解决MaOPs中的挑战和问题方面具有重要的意义和应用前景，为多目标优化问题的研究和实际应用提供了有益的启示和帮助。希望未来可以进一步完善该算法，提高其适用性和效率，为解决实际复杂问题提供更好的解决方案。