文献类型：期刊文章

作　　者：王嘉诚[1] 邹雨恒[2] 王珊珊[1] 曾亮[1]

WANG Jia-cheng;ZOU Yu-heng;WANG Shan-shan;ZENG Liang(School of Electrical and Electronic Engineering,Hubei Key Laboratory for High-Efficiency Utilization of Solar Energy and Operation Control of Energy Storage System,Hubei University of Technology,Wuhan 430068,China;School of Industrial design,Hubei University of Technology,Wuhan 430068,China)

机构地区：[1]湖北工业大学电气与电子工程学院太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,湖北武汉430068 [2]湖北工业大学工业设计学院,湖北武汉430068

出　　处：《陕西科技大学学报》

基　　金：湖北省重点研发计划项目(2023BAB094)。

年　　份：2025

卷　　号：43

期　　号：2

起止页码：215-225

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、核心刊

摘　　要：高维多目标进化算法在解决复杂帕累托前沿问题时,常面临收敛性和多样性难以平衡的问题.为解决这一问题,提出了一种基于镜像判断和改进父代选择的高维多目标进化算法.该算法首次结合成就标量函数和全局密度并应用在交配池中,使其在迭代过程中不仅关注当前最优解,还兼顾解在整个空间的分布情况,从而实现了收敛性和多样性的统一.此外,针对算法在迭代过程中可能出现镜像的问题,本文提出了解决方案.具体来说,算法首先采用非支配排序,将临界层个体与参考向量相关联,随后判断其是否满足镜像对称准则,若满足则通过全局密度选取个体,达成“内紧外松”的目的,最大限度保证候选解的分布性,从而有效解决了选择压力不均的问题.最后将本文算法与最新的五种多目标算法在4种不同维度的测试问题上进行对比实验,并应用在两个实际案例中.实验结果表明:所提算法不仅能高效解决高维多目标优化问题,且能有效平衡收敛性和多样性.

关 键 词：多目标进化算法 交配选择  聚合距离  收敛性 分布性

分 类 号：TM614] TP18]