决策空间自组织多模态多目标鲸鱼优化算法研究

来源：电子测量技术杂志2023年第4期北京时间：

作者：刘智睿，杨志刚，赵志伟，苏皓，葛超

单位：1.华北理工大学电气工程学院 唐山 063210; 2.唐山学院 唐山 063000; 3.唐山市半导体集成电路重点实验室 唐山 063000

摘要：针对当前多模态多目标优化算法在获得Pareto解集的完整性、收敛性方面的不足，提出了一种决策空间自组织多模态多目标鲸鱼优化算法(MMO_SOM_WOA)。首先将鲸鱼优化算法首次用于求解多模态多目标问题，通过鲸鱼优化算法本身的随机性提高寻找Pareto解集完整性的能力。其次将自组织映射网络与鲸鱼优化算法相结合，迭代开始时为鲸鱼优化算法建立良好的邻域。最后使用精英反向学习策略初始化种群和非支配排序机制获得均匀且完整的解。通过与当前5种经典算法在多模态多目标优化问题上进行仿真对比，结果表明MMO_SOM_WOA算法兼顾Pareto解集的多样性和Pareto解的完整性，收敛速度和收敛精度均得到提升具有较高的性能，有效解决多模态多目标优化问题。

关键词：多模态多目标优化;决策空间;自组织映射网络;鲸鱼优化算法;精英反向学习;Pareto最优解集

基金资助：河北省自然科学基金(F202109006)、河北省自然科学基金-钢铁联合研究基金(E2019105123)、河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2019311)资助