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A priori injection strategy for dynamic multi-objective optimization via dynamic routing evolution method
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OA
AI
DOI：10.1093/jcde/qwaf087.png)
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摘要
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动态多目标问题旨在快速追踪帕累托前沿，这需要在进化过程中平衡收敛速度和种群多样性。已实施多种策略，旨在通过预测加速收敛或通过生成新种群实现多样化，但这些策略常导致非预期且适得其反的结果。此外，在此背景下对先验知识的引入被广泛忽视。本文提出了一种基于动态路由进化方法（DR-MOEA）的先验知识注入策略。该策略优化了动态环境变化程度的划分，整合了多种动态优化策略的优势，并灵活应对动态需求。动态路由阈值能自适应地将动态环境划分为三个级别。在环境轻微变化时采用反向检查策略；相反，在环境剧烈变化时采用种群重构策略。与无法应对剧烈变化环境及盲目初始化种群的单一策略相比，种群重构策略更有助于种群适应剧烈变化的环境。在环境中等变化时，策略将动态路由至先验知识注入策略，这对种群预测更具指导性。所提DR-MOEA与五种当前先进的动态策略在14个基准问题上进行比较，实验结果表明本文提出的DR-MOEA方法有效、鲁棒且具有竞争力。
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6.1
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