软件学报

作者：陈晓纪,石川,周爱民,吴斌

单位：陈晓纪，北京邮电大学 计算机学院, 北京 100876;邢台职业技术学院 信息工程系, 河北 邢台 05400011,石川，北京邮电大学 计算机学院, 北京 10087602,周爱民，华东师范大学 计算机科学与软件工程学院, 上海 20006203,吴斌，北京邮电大学 计算机学院, 北京 10087604

关键词：多目标优化;进化算法;后代选择;相似性;MOEA/D

基金：国家重点基础研究发展计划（973）（2017YFB0803304）；国家自然科学基金（61772082，61375058）

在多目标进化算法中，如何从后代候选集中选择最优解，显著地影响优化过程.当前，最优解的选择方式主要是基于实际目标值或者代理模型估计目标值.然而，这些选择方式往往是非常耗时或者存在精度差等问题，特别是对于一些实际的复杂优化问题.最近，一些研究人员开始利用有监督分类辅助后代选择，但是这些工作难以准备准确的正例和负例样本，或者存在耗时的参数调整等问题.为了解决这些问题，提出了一种新颖的融合分类与代理的混合个体选择机制，用于从后代候选集中选择最优解.在每一代优化中，首先利用分类器选择优良解；然后设计了一个轻量级的代理模型用于估计优良解的目标值；最后利用这些目标值对优良解进行排序，并选择最优解作为后代解.基于典型的多目标进化算法MOEA/D，利用混合个体选择机制设计了新的算法框架MOEA/D-CS.与当前流行的基于分解多目标进化算法比较，实验结果表明，所提出的算法取得了最好的性能.

来源：2019年第12期

《软件学报》期刊编辑部

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