A preference modified inverted generational distance indicator guided algorithm for evolutionary multi-objective optimization

Fei Li

doi:10.1016/j.swevo.2025.102169

A preference modified inverted generational distance indicator guided algorithm for evolutionary multi-objective optimization

2025-09-18

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DOI：10.1016/j.swevo.2025.102169

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基于偏好的进化多目标优化算法在进化计算领域受到了广泛关注。然而，将性能指标纳入基于偏好的进化算法设计的学者为数不多。本文提出了一种基于偏好修正的逆世代距离指标引导的算法，命名为PIGA，用于进化多目标优化。主要目的是决策者提供其偏好，最终识别位于感兴趣区域内的帕累托最优解部分。首先提出了一种基于坐标变换的新型偏好构造策略。整个目标空间中的参考点可以被投影到偏好空间中，得到偏好的参考点。非偏好的参考点保留在原始目标空间中，位于指定的偏好区域之外。此外，我们将候选解与偏好参考点之间的距离定义为偏好距离，与不偏好参考点之间的距离定义为惩罚距离。最后，构建了一种基于偏好的修正逆世代距离指标，以根据偏好和惩罚距离获得偏好的最优解。通过与一些相关的基于偏好的进化算法在若干测试实例上的比较，对比较结果进行了全面分析。实验结果表明，在给定的偏好范围内，所提出的算法在不同场景下验证了其有效性和可行性。

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