精英选择与个体迁移驱动的多目标遗传算法优化策略

本文主要探讨了一种基于精英选择和个体迁移的多目标遗传算法（Multiobjective Genetic Algorithm Based on Elitist Selection and Individual Migration, MGA-ESIM），针对多目标优化问题的求解方法。在传统的多目标优化中，问题通常被转换为多个单目标优化问题，然后通过遗传算法进行并行搜索。在这个过程中，MGA-ESIM的关键创新在于： 1. 分解与并行搜索：算法首先将复杂的多目标问题分解为一系列相对简单的单目标子问题，每个子问题由一个独立的遗传群体处理，实现了优化过程的并行化，从而提高了求解效率。 2. 精英选择与个体迁移：在每一代的进化过程中，算法不仅保留最优秀的个体（即精英），还引入了个体迁移策略，将部分非精英但具有潜在优势的个体迁移到其他目标群体中，以促进不同目标之间的信息交流，加速全局最优解的发现。 3. 控制Pareto最优解的数量与多样性：为了防止过度集中于某一部分最优解，算法提出了一种有限精度法，通过控制Pareto最优解的数量，确保了解集的多样性，即找到一组既分布广泛又均匀的最优解。 4. 终止条件：除了传统的基于代数迭代次数或适应度值阈值的终止条件外，本文还设计了特定的多目标遗传算法终止条件，这有助于提高算法的收敛性和效率。 5. 实证验证：通过数值实验，作者证明了MGA-ESIM算法能够有效地解决多目标优化问题，能够在较短的时间内找到一组满意的Pareto最优解集，这对于许多实际工程应用具有重要意义。 总结来说，本文提出了一种新颖的多目标优化求解策略，结合了遗传算法的并行搜索能力和精英选择、个体迁移策略，使得算法在处理复杂多目标问题时表现出优异的性能。这对于优化领域尤其是工业控制和决策问题的求解具有很高的实用价值。