一种确定目标域多目标优化算法 NSGA/ P

来源：计算机技术与发展杂志2022年第05期北京时间：

作者：马畅畅;';汪坤;';鹿晓梦;';陈未如;'

单位：1. 沈阳化工大学 计算机科学与技术学院,辽宁 沈阳 110142;2. 辽宁省化工过程工业智能化技术重点实验室,辽宁 沈阳 110142

摘要：为了使多目标进化算法在求解多目标优化问题时能够更好地收敛到 Pareto 最优解,在 NSGA-II 算法基础上,借鉴MOEA / P 算法的思想,提出确定目标域多目标优化算法 NSGA / P,将 NSGA-II 算法与 MOEA / P 算法思想结合,实现确定目标域内的最优值的求取。 NSGA-II 是一种求解多目标优化问题的经典算法;MOEA / P 是一种基于投影面的多目标优化算法,更加适用于求解超多目标优化问题。 NSGA / P 算法采用 MOEA / P 思想,将整个决策空间划分为投影面和自由维,根据决策者的需求确定目标域,以此为投影面,并在自由维上采用 NSGA-II 算法进行寻优,提高了算法的效率。 通过对大量的实验结果分析及验证,发现 NSGA / P 算法增加了解的多样性,提高了算法的收敛性能,并有效地改善了求解复杂优化问题的能力,证明 NSGA / P 算法在求取确定目标域的多目标优化问题上有一定的优势。

关键词：多目标优化;确定目标域;投影面;自由维;NSGAII;MOEA / P