典型文献
面向复杂超多目标优化问题的自适应增强学习进化算法
文献摘要：
在解决超多目标优化问题中,基于分解的进化算法是一种较为有效的方法.传统的分解方法依赖于一组均匀分布的参考向量,它借助聚合函数将多目标优化问题分解为一组单目标子问题,然后对这些子问题同时进行优化.然而,由于参考向量分布和Pareto前沿形状的不一致性,导致这些预定义的参考向量在解决复杂超多目标优化问题时表现较差.对此,提出一种基于自适应增强学习的超多目标进化算法(MaOEA-ABL).该算法主要分为两个阶段:第1阶段,采用一种自适应增强学习算法对预定义的参考向量进行调整,在学习过程中删除无用向量,增加新的向量;第2阶段,设计一种对Pareto形状无偏好的分解方法.为验证所提出算法的有效性,选取具有复杂Pareto前沿的MaF系列测试函数进行仿真研究,结果显示,MaOEA-ABL算法的IGD(inverted generational distance)均值在67％的测试函数上超过了对比算法,从而表明该算法在复杂超多目标优化问题中表现良好.
文献关键词：
超多目标优化;进化算法;自适应增强学习;分解;参考向量调整;复杂Pareto前沿
中图分类号：
作者姓名：
呼子宇;李玉林;魏之慧;杨景明
作者机构：
燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004;燕山大学智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心,河北秦皇岛066004
文献出处：
引用格式：
[1]呼子宇;李玉林;魏之慧;杨景明-.面向复杂超多目标优化问题的自适应增强学习进化算法)[J].控制与决策,2022(11):2849-2859
A类：
MaF,参考向量调整
B类：
超多目标优化,多目标优化问题,自适应增强学习,基于分解,分解方法,均匀分布,聚合函数,问题分解,单目标,子问题,Pareto,不一致性,预定,多目标进化算法,MaOEA,ABL,学习过程,删除,无用,无偏,测试函数,仿真研究,IGD,inverted,generational,distance,对比算法
AB值：
0.23685
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