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A time-sequence-guided multi-objective time-varying optimization algorithm
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PRE
AI
DOI：10.1007/s10586-026-06506-x.png)
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摘要
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现有多目标优化算法主要通过空间划分、多搜索策略和种群结构划分来提升性能。然而，由于种群随时间的动态变化，算法在不同阶段的性能表现出显著差异。为应对这一挑战，提出了一种多目标时变优化算法，将时间因素融入种群进化中。在所提算法中，设计了两种策略，分别命名为时变搜索策略和分层预选方法。时变搜索策略探索时间因素在搜索过程中的引导作用，动态调整个体的搜索范围。分层预选方法采用等级特定的子代选择，动态平衡种群的收敛性和多样性。将所提算法与六种先进的多目标进化算法在31个基准函数上进行比较。实验结果表明，所提算法在HV、IGD和IGDp值方面优于对比算法。此外，将所提算法应用于四个广泛使用的实际工程设计问题，进一步验证了其应用能力。
Keyword:
Multi-objective optimization
Mutation strategy
Offspring selection
Swarm intelligence
期刊
C
IF:
4.1
论文数:
5.1K
被引数:
7.5K
机构
引用论文
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