基于投影面的多目标优化问题目标分解进化算法

摘要

针对求解多目标优化问题存在解规模较大的问题，研究了如何得到决策条件下所需要的解，而不是多目标问题的全部解.现有多目标算法研究主要集中在解的分布性和收敛性上，很少考虑解数量方面的相关问题.根据决策需求并利用基于投影面的多目标优化算法对多目标优化问题的目标空间进行目标分解，设置不同目标函数构成投影面和自由维，建立满足用户决策条件的目标空间.在目标空间中对构成投影面的目标函数进行目标范围限定，利用空间距离获取投影面适应度，并在自由维上采用基于分解策略的多目标进化算法MOEA/D中的聚合函数作为适应度函数.通过相关的实验测试与分析，证明了基于投影面的多目标优化问题目标分解进化算法(MOEA/DP)能够有效解决确定目标域的多目标优化问题.

关键词

多目标优化 / 投影面 / 进化算法 / 目标范围限定