研究目的
研究具有多种群的合作差分进化算法在多目标优化中的有效性。
研究成果
提出的多种群协同差分进化算法（CMODE）在二目标、三目标及多目标基准测试问题上，展现出优于当前最先进多目标差分进化算法及其他主流多目标进化算法的性能。该算法能有效平衡收敛性与多样性，且其在线搜索行为与参数敏感性已得到充分理解。
研究不足
该研究未涉及算法在极高维问题中的可扩展性及其在实际应用中的表现。计算成本随目标数量和子种群数量的增加而上升。
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用于监测管道内单相流和两相流的光纤传感器
DOI：10.1109/JSEN.2020.2974861
期刊：IEEE Sensors Journal
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
本文提出了一种基于多种群协作的差分进化算法（DE）用于多目标优化。该算法针对M个目标优化问题，设置了M个单目标优化子种群和一个存档种群。每个子种群采用自适应差分进化算法来优化多目标优化问题（MOP）中对应的单个目标，存档种群同样通过自适应差分进化算法进行优化。该存档种群不仅用于保存迄今为止发现的所有非支配解，还能引导各子种群沿整个帕累托前沿进行搜索。这（M+1）个种群通过自适应差分进化算法协同优化MOP的所有目标。在二目标、三目标及多目标基准问题上的仿真结果表明，该算法优于部分前沿多目标差分进化算法及其他主流多目标进化算法。研究还探讨了该算法的在线搜索行为与参数敏感性。
关键词：
合作种群
差分进化
存档搜索
多目标优化
多目标优化（注：原文"many-objective optimization"与"multiobjective optimization"均为多目标优化范畴
中文语境常统称"多目标优化"
若需区分可译为"高维多目标优化"）
作者：
Jiahai Wang，Weiwei Zhang，Jun Zhang
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