研究目的
开发一种具有双层级存档的多目标进化算法（MOEA-DLA），以解决解分布对先验问题分解的依赖性以及子问题间种群多样性不足的问题，同时保持快速收敛能力，并能处理沿帕累托前沿（PF）的解分布且具备可扩展性。
研究成果
MOEA-DLA算法成功解决了求解分布依赖于先验问题分解以及子问题间种群多样性不足的问题。与当前最先进的MOEAs相比，该算法在逼近帕累托前沿的距离、解集覆盖度和搜索速度方面具有竞争优势。
研究不足
该论文未明确提及研究的局限性。
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[2019年电气工程先进技术国际会议（ICAEE）- 阿尔及尔，阿尔及利亚（2019.11.19-2019.11.21）] 2019年电气工程先进技术国际会议（ICAEE）- 基于当前最优人工蜂群算法的光伏组件参数提取
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[2019年电气工程先进技术国际会议（ICAEE）- 阿尔及尔，阿尔及利亚（2019.11.19-2019.11.21）] 2019年电气工程先进技术国际会议（ICAEE）- 基于当前最优人工蜂群算法的光伏组件参数提取
DOI：10.1109/ICAEE47123.2019.9015191
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
现有的多目标进化算法（MOEAs）要么将多目标问题作为一个整体处理，要么分解为若干单目标子问题分别求解。虽然问题分解方法通过同步优化所有子问题通常能实现更快收敛，但存在两个尚未完全解决的问题：解集分布往往依赖于先验的问题分解方式，且各子问题间缺乏种群多样性。本文提出一种具有双层级存档机制的多目标进化算法，通过引入全局存档和子问题存档两类存档结构，同时发挥多目标问题级与子问题级方法的优势。该算法在每一代中，既利用全局存档进行自繁殖，也通过全局存档与子问题存档间的交叉繁殖产生新个体。全局存档与子问题存档通过交叉繁殖实现信息交互，并基于繁殖产生的新个体进行更新。该框架在保持快速收敛特性的同时，能够以可扩展的方式处理帕累托前沿（PF）上的解集分布问题。为验证算法性能，研究者在广泛使用的基准测试问题和一组真正不连通问题上开展实验。结果表明，相比现有先进MOEAs，本算法在逼近帕累托前沿距离、解集覆盖度及搜索速度等指标上均展现出竞争优势。
作者：
Ni Chen，Wei-Neng Chen，Yue-Jiao Gong，Zhi-Hui Zhan，Jun Zhang，Yun Li，Yu-Song Tan
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