解约束多目标优化问题的一种鲁棒的进化算法

摘要

将约束条件与目标函数融合在一起,对有约束的多目标优化问题(MOP)建立了一种新的偏序关系,引入了约束占优的定义,并证明了在新的偏序关系意义下的Pareto最优集就是满足约束条件的Pareto最优集,从而在对种群中的个体进行评估或排序时,并不需要特别去关心个体是否可行,避免了罚函数选择参数的困难.尝试应用有限Markov链的有关理论证明了此进化算法的收敛性.用较复杂的Benchmark函数进行了大量的数值实验,测试结果表明新算法在解集分布的均匀性、多样性以及快速收敛性均较理想.