外文翻譯---一種基于樹結(jié)構(gòu)的快速多目標(biāo)遺傳算法(編輯修改稿)
2025-07-08 22:31 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 的前沿。 Fonseca 和 Fleming 提出了一種方法，在這種方法中，一個(gè)解 集的支配序被解的數(shù)量和當(dāng)前支配它的種群賦值。另一個(gè)排序在 SPEA2 中被提出，在這種方法中，每一個(gè)個(gè)體都被分配一個(gè)強(qiáng)度值。對(duì)于第二方面中，一些成功的多目標(biāo)進(jìn)化算法提供的密度估計(jì)方法以保存種群的多樣性。 Pareto 小生境和適應(yīng)度共享技術(shù)在許多多目標(biāo)進(jìn)化算法中得到廣泛地使用，例如，在 NSGA， NPGA 和 MOGA 中。在 SPEA2 中，第 k 個(gè)最近鄰密度估算方法被應(yīng)用于獲得每一個(gè)個(gè)體的密度指數(shù)， NSGAII 的定義了一個(gè)新的密度估計(jì)度量，它不需要任何用戶定義的參數(shù)。另一種流行的策略是使用超網(wǎng)格把目標(biāo)空間劃分成單元格。此外 ，一個(gè)新的 εeliminating 多樣性的方法也被提出。最近，一些新的進(jìn)化范例成功應(yīng)用于多目標(biāo)優(yōu)化，例如，粒子群優(yōu)化，人工免疫系統(tǒng)，估計(jì)分配和分散搜索。張和李提出了一種新的基于分解的多目標(biāo)優(yōu)化。這種方法將一個(gè)多目標(biāo)雨花問(wèn)題分解成為多個(gè)標(biāo)量?jī)?yōu)化的子問(wèn)題，并且在同一時(shí)間優(yōu)化它們。此外，為了得到良好的解，一些有效的技術(shù)也被采用。目前的研究表明，目前的研究表明，精英主義可以顯著地提高多目標(biāo)進(jìn)化算法的性能，它有助于防止優(yōu)秀解個(gè)體的丟失。對(duì)于避免過(guò)早收斂和不必要的計(jì)算復(fù)雜性，一個(gè)動(dòng)態(tài)的人口規(guī)模，在線自主調(diào)整人口折衷和 密度分布信息的特性，已被認(rèn)為是比恒定的人口規(guī)模更有效和效率更高的方法。此外，使用不受約束的精英歸檔可避免被估計(jì)的 Pareto附錄 4 前沿收縮。雖然有很多的多目標(biāo)進(jìn)化算法在采用這些策略和技術(shù)的一些基準(zhǔn)問(wèn)題上取得了良好的表現(xiàn)，但是這些算法還是有一些不足。一方面，許多多目標(biāo)進(jìn)化算法錯(cuò)綜復(fù)雜。為了獲得優(yōu)秀的解，許多多目標(biāo)進(jìn)化算法的收斂性和多樣性使用單獨(dú)的技術(shù)，即使這兩方面在大多數(shù)多目標(biāo)進(jìn)化算法中最終融入個(gè)人的適應(yīng)度評(píng)價(jià)。此外，在多目標(biāo)進(jìn)化算法中，許多參數(shù)需要根據(jù)問(wèn)題域的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整。例如，在 DMOEA 中，使用 6 個(gè)策略 和四個(gè)參數(shù)需要進(jìn)行調(diào)整。 另一方面，許多多目標(biāo)進(jìn)化算法耗時(shí)。由于與單目標(biāo)優(yōu)化相比，多目標(biāo)有優(yōu)化通常是一個(gè)難計(jì)算的問(wèn)題（比如三值關(guān)系），所以，由于大多數(shù)發(fā)表的多目標(biāo)進(jìn)化算法有高計(jì)算的需求。還有一種解釋是 MOEA 的研究往往忽略了問(wèn)題的計(jì)算復(fù)雜性，幸運(yùn)的是，許多研究人員已經(jīng)開始注意到這個(gè)問(wèn)題。Deb 等人提出了一種快速非支配排序算法來(lái)減少計(jì)算復(fù)雜度，在 NSGAII算法中，非支配排序的計(jì)算復(fù)雜度從 )( 3MNO 降到 )( 2MNO 。 Jensen 系統(tǒng)地分析許多 當(dāng)代多目標(biāo)進(jìn)化算法的計(jì)算復(fù)雜度，并提出了一些有效的非支配排序算法。此外，為了減小難度，一些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也被引入。四叉樹被檢驗(yàn)作為把精英個(gè)體存儲(chǔ)到非支配解中， 這個(gè)不可約的支配圖 (IDG)被提出以用來(lái)管理種群。為了促進(jìn)帶精英策略的非支配排序，引入被支配和非支配的樹結(jié)構(gòu)。這些新算
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