大规模多目标进化优化算法研究进展

摘要

现实中存在许多大规模多目标优化问题(Large-scale Multi-objective Optimization Problem,LSMOP),它们对传统的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm,MOEA)提出了挑战,有关LSMOP的研究已成为多目标优化领域的研究热点之一.本文系统分析了近年来提出的各种大规模多目标进化优化算法(Large-scale Multi-objective Optimization Evolutionary Algorithm,LSMOEA),根据这些算法的主要思想和技术特点将它们粗略地分成4种类型,即基于协同进化(Cooperative Coevolution,CC)、基于决策变量分析、基于问题重构以及其他方法,并对今后LSMOP的研究方向提出建议,以期将LSMOP的研究引向深入.