计算机应用

作者：张祥飞, 鲁宇明, 张平生

单位：南昌航空大学 航空制造工程学院, 南昌 330063

关键词：约束多目标优化问题,双种群,协同进化,差分进化,Pareto前沿

基金：国家自然科学基金面上项目（61866025）；江西省教育厅科技项目（GJJ170572）；南昌航空大学研究生创新专项基金资助项目（YC2019013）。

针对约束多目标优化算法存在难以有效地兼顾收敛性和多样性的问题，提出一种基于协同进化的约束多目标优化算法。第一阶段，通过基于稳态演化的可行解搜索方式得到一个具有一定数量可行解的种群；第二阶段，将这个种群拆分为两个子种群，并通过双子种群协同进化的方式实现对收敛性和多样性的兼顾；最后采用标准约束多目标优化问题CF1~CF7、DOC1~DOC7和实际工程问题进行仿真实验，以测试所提算法的求解性能。实验结果表明，与基于约束支配准则的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ-CDP）、两阶段算法（ToP）、推拉搜索算法（PPS）和约束多目标优化的双存档进化算法（C-TAEA）相比，所提算法在反向世代距离（IGD）和超体积（HV）两个指标上均取得了良好的结果，说明所提算法可以有效地兼顾收敛性和多样性。

来源：2021年第7期

《计算机应用》期刊编辑部

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