自适应偏好半径划分区域的多目标进化方法

来源：软件学报杂志2017年第10期北京时间：

作者：王帅发,郑金华,胡建杰,邹娟,喻果

单位：王帅发，智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学), 湖南 湘潭 41110511,郑金华，智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学), 湖南 湘潭 411105;智能信息处理与应用湖南省重点实验室(衡阳师范学院), 湖南 衡阳 42100202,胡建杰，智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学), 湖南 湘潭 41110503,邹娟，智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学), 湖南 湘潭 41110504,喻果，Computer Sciences, University of Surrey, Guildford, Surrey GU2 7XH, UK05

摘要：偏好多目标进化算法是一类帮助决策者找到感兴趣的Pareto最优解的算法.目前，在以参考点位置作为偏好信息载体的偏好多目标进化算法中，不合适的参考点位置往往会严重影响算法的收敛性能，偏好区域的大小难以控制，在高维问题上效果较差.针对以上问题，通过计算基于种群的自适应偏好半径，利用自适应偏好半径构造一种新的偏好关系模型，通过对偏好区域进行划分，提出基于偏好区域划分的偏好多目标进化算法.将所提算法与4种常用的以参考点为偏好信息载体的多目标进化算法g-NSGA-II、r-NSGA-II、角度偏好算法、MOEA/D-PRE进行对比实验，结果表明，所提算法具有较好的收敛性能和分布性能，决策者可以控制偏好区域大小，在高维问题上也具有较好的收敛效果.

关键词：偏好多目标进化算法;参考点;自适应偏好半径;偏好区域;决策者

基金资助：国家自然科学基金（61502408，61673331，61379062，61403326）；湖南省教育厅重点项目（17A212）；赛尔网络创新项目（NGII20150302）；湖南省自然科学基金（14JJ2072，2017JJ4001）；湖南省科技计划（2016TP1020）