自适应协同进化算法提升多目标优化的全局收敛性

"该论文研究了一种自适应协同进化多目标进化算法，旨在提升算法的全局收敛性。通过根据目标函数的变化率动态调用协同进化算子，如合作、吞并和分裂算子，来应对种群进化的不同阶段，从而保持种群多样性并避免过早收敛。实验证明，新算法在收敛性和分布性上表现优越。" 正文: 多目标优化问题是优化领域中的一个重要课题，它涉及多个相互冲突的目标函数，每个目标都希望达到最优。在实际问题中，如工程设计、经济调度或环境规划等，往往需要同时考虑多个相互矛盾的目标，因此多目标优化算法的应用价值不言而喻。协同进化作为一种优化策略，通过模拟生物进化过程中的协作和竞争现象，能够有效地处理复杂优化问题。 协同进化算法最初源于生物学概念，由Ehrlich和Raven在1964年提出，后来被引入到遗传算法中，由Hillis进行了首次实践。协同进化算法通常分为合作型和竞争型两类。合作型算法强调种群内部的协同合作，而竞争型算法则注重个体间的竞争关系，两者结合可以更好地保持种群的多样性，防止算法陷入局部最优。 传统协同进化多目标进化算法（Co-evolutionary Multi-Objective Evolutionary Algorithm, CMOEA）面临的主要挑战是如何平衡种群的多样性与收敛性。多样性是保持算法探索能力的关键，而收敛性则关乎找到接近帕累托前沿的解。为了解决这一问题，论文提出了自适应协同进化策略，即根据目标函数的变化率动态调整协同进化算子的使用。在种群进化过程中，当目标函数变化明显时，采用合作和吞并算子促进种群的交流和适应性；而在种群进化接近停滞时，通过分裂算子引入新的变异，激发种群活力。 新算法的性能通过量化指标和数值实验进行评估，结果显示，新算法不仅保持了良好的分布性，即在帕累托前沿上均匀分布解的能力，而且显著提升了全局收敛性，这意味着它更可能找到多目标优化问题的理想解集。这种自适应策略对于解决复杂的多目标优化问题具有重要的理论意义和实际应用价值。 这篇论文为协同进化多目标优化提供了一个创新的视角，即通过自适应策略动态调整协同进化算子，以实现更好的全局收敛性和种群多样性。这一研究对于理解和改进现有多目标优化算法，以及在实际问题中应用这些算法，都有着积极的推动作用。未来的研究可以进一步探索自适应策略的具体实现细节，以及在不同问题域中的适用性。