基于网格的E-占优NSGA-II算法优化研究

"这篇论文提出了一种基于网格的E-占优新型NSGA-II算法，旨在解决原E-占优NSGA-II算法在保持种群多样性和分布性上的不足以及变异算子性能弱的问题。通过引入网格结构和非均匀变异策略，新算法提高了优化效果，尤其在处理多目标优化问题时，表现出更优秀的多样性和分布性。" 在多目标优化领域，NSGA-II（非支配排序遗传算法第二代）是一种广泛应用的优化算法，它能够同时寻找多个最优解，即帕累托前沿。然而，传统的NSGA-II在处理复杂的多目标问题时可能会遇到种群多样性和分布性的挑战，这可能导致解决方案聚集或丢失部分搜索空间。 E-占优概念是多目标优化中的一个重要概念，用于判断两个解之间的非支配关系。E-占优NSGA-II是在NSGA-II基础上改进的版本，它利用E-距离来衡量个体间的非支配程度，有助于保持种群的多样性。尽管如此，E-占优NSGA-II仍然存在优化效率和变异算子性能不足的问题。 基于以上问题，论文提出了一种基于网格的E-占优新型NSGA-II算法。该算法引入了网格结构，将搜索空间划分为多个小区域，每个区域内的个体在进化过程中受到网格的保护，从而更好地保持种群的分布性和多样性。此外，论文采用了非均匀变异策略，这种策略可以根据解的位置动态调整变异概率，使得在密集区域增加变异，稀疏区域减少变异，有效增强了变异算子的性能。 通过与标准NSGA-II和E-占优NSGA-II的比较实验，证明了基于网格的E-占优新型NSGA-II算法在优化性能上的提升，特别是在保持多目标问题的种群多样性和分布性方面取得了显著的改善。这些改进对于解决多目标优化问题，尤其是在处理复杂环境和大规模问题时，具有重要的理论价值和实际应用前景。 关键词涉及的多目标优化、E-占优、NSGA-Ⅱ算法、网格和非均匀变异，都是优化算法领域的重要概念和技术。多目标优化关注的是寻找多个目标函数的平衡解；E-占优是衡量多目标优化中解优劣的关键工具；NSGA-Ⅱ是实现多目标优化的有效算法；网格和非均匀变异则分别是对算法进行改进和提升效率的关键技术手段。这篇论文的研究成果对于理解和改进多目标优化算法具有重要参考价值。