进化算法鲁棒最优解研究综述

摘要

在实际应用中,环境往往是不稳定的且易受到噪声的影响.因此,时于许多现实优化问题,一个鲁棒性好的解具有重要的意义.然而,以往关于进化算法(EAs)的研究主要集中在寻找全局最优解,解的鲁棒性却没有得到重视.从单目标鲁棒最优解、多目标鲁棒最优解及效率等方面较全面地分析了目前EAs搜索鲁棒最优解的研究现状.最后对相关研究工作做了展望.