基于双策略的动态多目标优化算法及其应用
来源：计算机集成制造系统杂志2025年第9期北京时间：
作者：胡鹰, 刘雄艳, 崔俊霞
单位：1.太原科技大学计算机科学与技术学院2.山西省科技情报与战略研究中心
摘要：动态多目标优化问题关注环境变化对优化过程及其结果的影响,在环境剧烈变化时,现有变化响应方法难以准确预测帕累托前沿,并未充分挖掘普通个体的潜在价值。针对该问题,提出基于双策略的动态多目标优化算法,该算法首先采用长短期记忆网络构建时间序列预测模型预测新种群,随后运用网格聚类方法将种群分类,并依据聚类规模分别采用知识抽样和自适应t分布变异策略,生成适应环境变化的新种群。两种策略协同作用,使得算法能更迅速地适应环境的变化。通过在15个测试函数上的对比实验验证,该算法的收敛效果显著优于其他4种代表性算法。在动态环境下多PID控制器参数整定的对比实验中,该算法的结果在控制性能上展现出显著优势。
关键词：动态多目标优化,LSTM预测,聚类,多PID参数整定
基金资助：国家自然科学基金资助项目(62372319,52175354)。
