融合指标分组的高维混合多目标进化优化

来源：计算机工程与应用杂志2023年第4期北京时间：

作者：李玲, 郭广颂

单位：郑州航空工业管理学院 智能工程学院，郑州 450046

摘要：高维混合多目标优化问题因包含多个不同类型指标，目前尚缺乏有效求解该问题的进化优化方法。提出一种基于目标分组的高维混合多目标并行进化优化方法。采用深度学习神经网络预测种群隐式性能指标；基于指标相关性，将高维混合多目标优化问题分解为若干子优化问题；采用多种群并行进化算法，求解分解后的每一子优化问题，并基于各子种群的非被占优解构建外部保存集；采用聚合函数对外部保存集个体进一步优化，得到Pareto最优解集。在室内布局优化问题中验证所提方法，实验结果表明，所提方法的Pareto最优解在收敛性、分布性以及延展性等方面均优于对比方法。

关键词：进化算法,交互,混合指标,深度学习,指标分组,高维,多目标