【摘 要】
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进化算法自上世纪末以来就被研究者发现非常适用于求解多目标优化问题,而且随着时代的发展优化问题所需考虑的目标维度也越来越多,因此处理高维的多目标优化问题的算法已成为热门的研究领域。NSGA-III作为一个高维多目标进化算法,结合了非支配排序策略和分解目标空间的思想,利用结构化参考点来引导种群的进化,在高维空间中取得了不错的表现。但算法依然存在一些不足,本文围绕如何改善NSGA-III在高维空间中收敛
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进化算法自上世纪末以来就被研究者发现非常适用于求解多目标优化问题,而且随着时代的发展优化问题所需考虑的目标维度也越来越多,因此处理高维的多目标优化问题的算法已成为热门的研究领域。NSGA-III作为一个高维多目标进化算法,结合了非支配排序策略和分解目标空间的思想,利用结构化参考点来引导种群的进化,在高维空间中取得了不错的表现。但算法依然存在一些不足,本文围绕如何改善NSGA-III在高维空间中收敛性的不足这一问题进行研究,提出一种基于混合均匀设计的改进算法MOEA-MUD（An Evolutionary Algorithm for Many-Objective Optimization base on Mixture Uniform Design）。算法的创新点在于用混合均匀设计自定义构建所需的结构化参考点,克服了原始算法中参考点构建依赖目标维度和划分数的问题。并设计了一种基于惩罚系数的排序策略,以期在继承NSGA-III良好的分布性性能的同时考虑个体解到理想点欧氏距离,增强算法的收敛性,平衡算法在高维的目标空间中的收敛性和多样性。通过选用标准测试集将本文改进算法与目前主流的高维多目标进化算法进行对比实验,证明了本文算法改进的有效性。此外还对算法中的归一化处理方法以及遗传算子的选择进行了更进一步的探究,实验结果表明算法的归一化方法和遗传算子对于算法处理不同类型的优化问题的能力存在一定程度的影响。
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