均匀分布Pareto前沿的高效MOEA求解策略

本文主要探讨了一种针对均匀分布的Pareto最优解集的高效多目标进化算法（MOEA）。该算法的核心创新在于个体适应值的计算方式，它不依赖于传统的单目标优化指标，而是通过个体与群体中最优非劣解集的最小距离来评估个体的优劣。这种方法使得算法能够更好地识别出在多个目标之间达到平衡的解决方案，而非单一最佳解。 算法进一步融合了遗传算法中的精英策略，确保了算法在搜索过程中保留并优先传递最优解的特性，这有助于提高非劣解向Pareto最优前沿的收敛速度。同时，它借鉴了NSGA-Ⅱ中的拥挤距离概念，这种机制可以帮助保持种群的多样性，防止早熟收敛，从而产生更广泛的最优解区域。 在实际应用中，该算法展现出显著的优势，不仅能有效地找到分布良好的Pareto最优前沿，还能显著减少计算量和算法的运行时间。其计算复杂度被控制在Ο(mn2)的水平，其中m代表目标函数的数量，n是种群的规模。这意味着随着问题规模的增长，算法的性能表现仍然维持在可接受的范围内，这对于处理大规模多目标优化问题至关重要。 总结来说，这篇论文提出了一种高效的MOEA，它通过新颖的适应度评估方法和精英策略的结合，以及对多样性的维护，成功地提高了求解Pareto最优解的效率和质量。这对于解决实际中的多目标优化问题具有重要的理论和实践价值。