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An accelerated method for solving constrained multi-objective optimization
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AI
DOI：10.22124/jmm.2025.30721.2753.png)
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摘要
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介绍了一种用于求解约束多目标优化问题的非参数算法。在每次迭代中，通过求解一个凸子问题来确定搜索方向，同时采用非单调线搜索技术来确定步长。算法引入一个自适应加速项，该加速项根据搜索方向的变化计算得出，用于缩放步长并动态提升收敛性能。算法的有效性依赖于多样化的初始可行解，以精确逼近非支配边界。基准测试验证了该方法的可行性，并将得到的帕累托前沿与使用Zoutendijk方法获得的结果进行了比较。数值评估表明，该算法在收敛速率和求解质量方面表现更优。此外，算法还被应用于一个涉及减速的工程实际设计问题，突显了其在实际应用中的计算效率和鲁棒性。
Keyword:
Constrained multi-objective optimization problems
feasible direction methods
line search techniques
pareto critical point
期刊
J
IF:
0.8
论文数:
55
被引数:
0
机构
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