非规则Pareto前沿面多目标进化优化算法研究综述

摘要

现实中多目标优化问题的Pareto前沿面往往是非规则形式,针对这类问题的进化算法已逐渐成为研究热点。对现有非规则Pareto前沿面多目标优化问题的进化算法进行总结和分类,给出了多目标优化问题的通用数学描述,并给出了支配和非支配解等该研究领域内的相关定义。整理了典型的具有非规则Pareto前沿面的多目标优化测试问题,以及汽车碰撞问题等实际优化问题中的具有非规则Pareto前沿面的多目标优化问题。将现有处理具有非规则Pareto前沿面的多目标优化问题的进化算法分为4个大类:根据种群分布调整参考向量的方法、固定参考向量结合其他辅助方法、参考点的方法、聚类和分区的方法,并分别进行了分析和讨论。研究表明:尽管针对具有非规则Pareto前沿面的多目标优化问题的进化算法已经取得了一定成效,但现有算法一般只在部分非规则Pareto前沿面问题上表现较好,适应所有种类的非规则Pareto前沿面问题的算法还有待开发,决策变量或目标数量高维的、动态的、数据驱动的具有非规则Pareto前沿面的多目标优化问题也是有待解决的研究领域;更加智能的,可以辨别和处理多类型非规则Pareto前沿面的进化算法是未来的研究重点;用多种环境选择方法混合、迁移学习结合进化计算、多任务结合进化计算是可行的解决途径。