研究目的
提出一种改进的MOEA/D算法，用于处理具有复杂帕累托最优前沿（POF）特性的多目标优化问题（MOPs），例如长尾、尖峰和断开区域。
研究成果
所提出的MOEA/D-TPN算法通过采用两阶段策略和生态位引导机制，有效处理了复杂帕累托前沿形状问题，在测试问题上展现出优于多种MOEA/D变体及其他方法的性能。
研究不足
该研究在参数敏感性和对低维测试问题的关注方面存在局限性。未来工作将把改进的MOEA/D算法拓展至多目标优化和动态多目标优化领域。
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 非晶硅厚度变化对红外调谐硅异质结底电池的影响
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 美国伊利诺伊州芝加哥(2019.6.16-2019.6.21)] 2019年IEEE第46届光伏专家会议(PVSC) - 非晶硅厚度变化对红外调谐硅异质结底电池的影响
DOI：10.1109/PVSC40753.2019.8981336
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）在求解多目标优化问题（MOPs）时已被证明具有高效性。实际中，许多MOPs的帕累托最优前沿（POF）具有复杂特性，例如可能存在长尾、尖峰和不连续区域，这会显著降低MOEA/D的性能。本文提出改进的MOEA/D来处理此类复杂问题。该算法采用两阶段策略（TP）将整个优化过程分为两个阶段，根据第一阶段发现解的拥挤程度决定是否在第二阶段分配计算资源处理未解决的子问题。此外，改进的MOEA/D引入新的小生境方案来指导交配父代的选择以避免产生重复解，这对维持被优化MOP的POF不连续时的种群多样性非常有帮助。通过与多种MOEA/D变体及其他方法对比，在具有复杂POF形状的现有基准测试问题和新型设计MOPs上验证了所提算法的性能。实验结果表明，该算法在这些复杂问题上表现出良好性能。
作者：
Shouyong Jiang，Shengxiang Yang
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