基于分解的多目标状态转移算法
最优化与控制
2022-02-08 v1
摘要
在分解方法中，聚合函数很大程度上决定了多目标进化算法的收敛性与多样性表现。然而，传统的Tchebycheff函数未考虑权重向量与候选解之间的匹配关系。本文提出匹配度的概念，利用权重向量与候选解之间的矢量夹角来度量。基于匹配度，提出一种新的改进Tchebycheff聚合函数，将匹配度融入Tchebycheff聚合函数之中。此外，所提分解方法具有与Tchebycheff聚合函数相同的功能。基于该分解方法，提出一种名为基于分解的多目标状态转移算法的新多目标优化算法。相关实验结果表明，与现有先进的多目标优化算法相比，所提算法具有很强的竞争力。
引用
@article{arxiv.2105.04331,
title = {A Multiobjective State Transition Algorithm Based on Decomposition},
author = {Xiaojun Zhou and Yuan Gao and Shengxiang Yang and Chunhua Yang and Jiajia Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.04331},
year = {2022}
}