一种基于切比雪夫距离的隐式偏好多目标进化算法

偏好多目标进化算法作为多目标优化方法的重要分支,被广泛应用于科学研究和工程实践,具有重要的研究意义.为了求得多目标优化问题中的极点解及在各优化目标上性能最折衷的膝点解,提出了用切比雪夫距离来定义膝点的方法并给出了几何解释,基于此构建了一种求解极点解和膝点解的多目标进化算法HP-NSGA-Ⅱ.该算法通过区域动态更新策略使得目标区域随迭代过程动态更新,最终收敛于目标区域;通过区域间平衡性保持策略确保各区域间个体数量的平衡性,使得个体较为均匀地分布在各区域内部.基于广泛采用的测试函数开展了充分的实验验证,结果表明,HP-NSGA-Ⅱ算法在二维测试问题及三维测试问题上具有较好的收敛性、区域间平衡性以及区域可控性,可以准确求得测试问题的极点解及膝点解.