基于全组合策略的多目标阴阳对算法

摘要

基于前沿的阴阳对优化算法(Front-based Yin-Yang-Pair Optimization,F-YYPO)是一种新颖的轻量级多目标优化算法,其利用两点——局部开发点Pi1和全局探索点Pi2在搜索过程中的迭代交换实现搜索.基于F-YYPO提出了一种改进的多目标优化算法F-ACYYPO.新算法对F-YYPO做了以下三方面的改进:(1)对多个目标函数进行全组合,以增强优化个体分布的均匀性;(2)引入已在YYPO算法中被证明有明显性能提高效果的缩放因子α自适应措施;(3)改进F-YYPO存档操作的更新方式.采用在2009年进化计算大会多目标优化算法竞赛中使用的UF测试套件以及PlatEMO平台下的DTLZ测试套件进行算法的性能评估,将F-ACYYPO与F-YYPO以及其他多种已知性能优良的多目标优化算法NSGA2、SPEA2、MOPSO、MOGWO、gamultiobj、MOEAD、GDE3进行性能测试及比较,并通过两个综合性指标(反转世代距离IGD、超体积HV)和一个收敛性指标(世代距离GD)进行性能评价.实验结果表明,F-ACYYPO比F-YYPO具有更高的计算精度以及更快的收敛速度,并且与其他高性能多目标算法相比,F-ACYYPO表现出了很强的竞争性,在综合性能指标下有将近超1/2的测试用例占优.