融合自适应更新参考点策略与种群预测机制的多目标优化算法
董浩铭1
姚立忠1
王凌2
殷涛1
罗海军1
1.重庆师范大学物理与电子工程学院,重庆 4013112.清华大学自动化系,北京 100084
摘要：传统多目标优化算法因参考点分布僵化、环境适应性弱与种群多样性衰减,常导致解集分布失衡且收敛效率不佳.为此,本文提出融合自适应更新参考点策略和种群预测机制的多目标优化算法.首先,设计一种精英基因引导生殖交叉算子,通过干扰交换和继承三重机制增强全局搜索与多样性;其次,建立种群预测机制,结合正则化回归与边界扰动预测新解,经误差修正实现历史信息与新种群的动态融合;然后,提出自适应更新参考点策略,动态剔除无效点并生成新点,优化高维目标空间覆盖;最后,给出基于自适应更新参考点策略和预测种群机制的多目标优化算法的完整框架.实验结果表明,该算法在一系列测试问题和实际铝电解工艺参数优化案例中表现优异.
关键词：多目标优化环境适应性种群预测自适应参考点更新铝电解
论文发表日期：2025-11-30
在线出版日期：2025-12-29（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 2136-2146 )
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