自适应配对控制驱动的多目标进化算法优化策略

本文主要探讨了一种创新的多目标优化方法——基于自适应配对控制的多目标演化算法(ACEA)，其目的是在多目标优化问题的搜索过程中实现有效的平衡，即在探索未知解空间和利用已知优良解之间找到一个良好的策略。该算法的核心思想是结合K-means聚类算法来理解种群的分布结构，通过这种结构进行自适应的配对控制。 K-means聚类算法被用来将种群划分为不同的群体或类别，每个类别内的个体具有相似的特征。这种方法有助于识别潜在的局部最优区域，使得在选择繁殖父个体时，算法倾向于从同一类邻居或者整个种群中挑选，从而增强局部搜索能力，同时也有利于全局的探索。这种配对控制策略确保了算法在优化过程中既能深入挖掘局部最优解，又能跳出局部区域寻求全局最优。 配对控制的概率是算法的关键参数，它根据每个繁殖机制在过去几代的表现，即繁殖效用，动态调整。这种自适应性允许算法在搜索过程中根据当前环境变化实时调整策略，提高搜索效率。这避免了固定策略可能带来的过早收敛问题，提高了算法的稳健性和灵活性。 为了验证ACEA的有效性，研究者选择了标准测试题以及包括NSGA-II、MOEA/D、PESA、SMS-EMOA等在内的五种常见的多目标优化算法作为对比。实验结果显示，ACEA在处理多目标优化问题时展现出显著的优势，能够在保持搜索多样性的同时，更有效地接近 Pareto 最优前沿，证明了其在多目标优化领域的潜在应用价值。 总结来说，基于自适应配对控制的多目标演化算法(ACEA)通过集成聚类分析、自适应策略和多目标优化技巧，提供了一个有效的解决多目标优化问题的新途径。其独特的设计不仅提升了搜索的效率，还能够适应复杂多变的优化环境，具有广阔的应用前景。