基于指标和自适应边界选择的高维多目标优化算法
本文提出了一种基于指标和自适应边界选择的高维多目标优化算法,旨在解决高维多目标优化问题中目标维数增加时选择方式难以平衡种群的收敛性与多样性的问题。该算法首先计算种群中两个体的指标 Iε(x, y) 作为第一选择标准,然后提出一种自适应边界选择策略,利用种群进化信息对超平面系数进行模糊预测,并近似计算待选个体到超平面的范式距离作为第二选择标准。实验结果表明,该算法能够在处理复杂Pareto前沿高维多目标优化问题时,能在平衡收敛性与多样性的同时,维护多样性。
该算法的主要贡献在于:
1. 提出了一种基于指标的选择机制,能够更好地 balance 种群的收敛性与多样性。
2. 提出了一种自适应边界选择策略,能够根据种群进化信息对超平面系数进行模糊预测。
3. 该算法能够在处理复杂Pareto前沿高维多目标优化问题时,维护多样性。
该算法的优点在于:
1. 能够在高维多目标优化问题中,平衡种群的收敛性与多样性。
2. 能够根据种群进化信息对超平面系数进行模糊预测。
3. 能够在处理复杂Pareto前沿高维多目标优化问题时,维护多样性。
该算法的应用领域包括:
1. 多目标优化问题
2. 高维优化问题
3. 复杂Pareto前沿优化问题
该算法的未来研究方向包括:
1. weiter Improve the adaptive boundary selection strategy
2. Apply the algorithm to more complex multi-objective optimization problems
3. Investigate the algorithm's performance on different problem domains
该算法能够在高维多目标优化问题中,平衡种群的收敛性与多样性,维护多样性,并且能够在处理复杂Pareto前沿高维多目标优化问题时,维护多样性。