帕累托优势驱动的多目标队列智能算法：性能与应用

本文主要探讨了"基于帕累托优势的多目标队列智能算法"（ParetoDominancebasedMultiobjectiveCohortIntelligenceAlgorithm），这是一种在多目标优化问题领域的新颖方法。帕累托优势是一个关键概念，它在多目标优化中用于衡量解的优劣，确保不会牺牲其中一个目标而改进另一个。MOCI算法的设计灵感来源于群组智能和共同进化，旨在提供高效、有效和稳健的解决方案。 算法的核心在于其对多种特征的集成，这有助于平衡探索与开发过程，引导搜索向有潜力的区域，并防止陷入局部最优。MOCI算法通过综合ARMOEA、CMOPSO、hpaEA、LMOCSO、LSMOF、NMPSO和WOFSMPSO等先进算法的优点，展示了其在多目标优化任务中的强大性能。它在多个测试套件，如Classical、ZDT、DTLZ、WFG和UF中进行了广泛的评估，这些测试集包含了复杂的真实世界问题。 评估过程中，作者采用真正无关的绩效指标，并引入了多重相关分析的探索性方法，以确保结果的准确性和可靠性。MOCI算法表现出良好的融合能力和多样性，能够在大多数情况下生成满足多目标问题的解决方案。文章通过PROMETHEE-II方法进行统计验证，进一步增强了其结果的可信度。 值得注意的是，尽管该算法在当前阶段已经接受了修订并提供了预印本，但最终版本可能会经历额外的编辑、排版和审阅过程。作者建议读者在正式发表前参考此PDF文件以获取早期的见解，同时要注意可能存在尚未发现的错误或适用的法律免责声明。 MOCI算法为工程设计优化和管理问题提供了强大的工具，其潜在的应用领域广泛，具有很高的实用价值。随着算法的发展和实际应用案例的增加，它有望成为解决复杂多目标优化问题的重要策略。