软件学报

作者：孙哲人，黄玉划，陈志远

单位：孙哲人，南京航空航天大学 计算机科学与技术学院, 江苏 南京 21110611,黄玉划，南京航空航天大学 计算机科学与技术学院, 江苏 南京 21110602,陈志远，南京航空航天大学 计算机科学与技术学院, 江苏 南京 21110603

关键词：代理模型;进化算法;多目标优化;昂贵问题;参考向量;模型管理;Kriging

基金：江苏省科技支撑计划（BE2013879）

代理辅助进化算法（SAEA）是目前解决昂贵优化问题的一种有效途径.提出一种基于多样性的代理辅助进化算法（DSAEA）来解决昂贵多目标优化问题.DSAEA采用Kriging模型近似每个目标来代替原目标函数进行评估，加速了进化算法的优化过程.其引入参考向量把问题分解为多个子问题，根据解与参考向量之间的角度大小建立它们的相关性，然后计算出最小相关解集.在此基础上，候选解生成算子和选择算子会趋向于保留多样性的解.另外，训练集A在每次迭代后会进行更新，根据多样性删除价值不大的样本以减少建模时间.实验部分对DSAEA与目前流行的代理辅助进化算法在大规模2目标和3目标优化问题上进行对比实验.每个算法在不同的测试问题上分别独立运行30次，并计算和统计反向迭代距离（IGD）、超体积（HV）和运行时间，最后使用秩和检验分析实验结果.结果表明：DSAEA在多数实验测试问题上表现更好，因此具有有效性和可行性.

来源：2021年第12期

《软件学报》期刊编辑部

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