A domain transform-based evolutionary algorithm for noisy multi-objective optimization

Yu Chen Zhong

doi:10.1016/j.engappai.2026.116300

A domain transform-based evolutionary algorithm for noisy multi-objective optimization

2026-09-22

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DOI：10.1016/j.engappai.2026.116300

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噪声多目标优化问题在现实应用中普遍存在，目标函数评估中的噪声会扭曲支配关系并误导进化搜索。为应对这一挑战，我们提出了一种基于域变换的非支配排序遗传算法II（DTNSGA-II），该算法建立在双种群、双域协同框架上，专门设计用于平衡噪声抑制和多样性保持。DTNSGA-II的核心原理在于噪声主要表现为目标函数评估中的高频成分。相应地，域变换种群通过快速傅里叶变换（FFT）应用域变换去噪，以衰减噪声主导的成分，从而提供更可靠的适应度信息并引导搜索趋向稳定的帕累托前沿。同时，原始域种群保留原始目标值以保持种群多样性并防止过度平滑。此外，引入了非支配解的动态重采样机制以及后期进化阶段的抗过度平滑策略，以增强在不同噪声水平下的鲁棒性。实验结果表明，DTNSGA-II在多种噪声场景下始终优于经典算法和最先进算法。本研究证实了基于域变换的去噪在多目标进化优化中的有效性，并突显了跨域机制解决噪声优化问题的潜力。

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Noisy multi-objective optimization

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A domain transform-based evolutionary algorithm for noisy multi-objective optimization

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