[发明专利]一种基于决策者偏好的高维多目标集合进化优化方法

摘要

本发明涉及一种基于决策者偏好的高维多目标集合进化优化方法，以决策者给出的每个目标的偏好区域，将原优化问题的目标函数转化为期望函数；以原优化问题的多个解形成的集合为新的决策变量，以超体积和决策者偏好满足度为新的目标函数，将期望函数优化问题转化为2目标优化问题；利用集合内原优化问题的解的超体积贡献度和满足决策者偏好的程度，设计集合个体内部的自适应的交叉策略；此外，利用PSO算法中微粒的更新，以及全局最优解和局部最优解的思想，设计集合个体变异策略，以得到满足决策者偏好且收敛性和分布性均衡的Pareto优化解集。

主权项

1.一种基于决策者偏好的高维多目标集合进化优化方法，其特征在于，该方法包括： (1)采用基于集合的进化策略，设计集合个体内部的自适应交叉策略：依据集合个体内部待交叉父代的超体积贡献度和满足决策者偏好的特性，控制交叉概率和交叉幅度，以加强种群的搜索能力和加快寻优速率，使优良基因尽量多的被保留下来，子代个体超着更优的父代方向进化； 计算待交叉集合个体内候选解的超体积贡献度F_h，为了加速收敛，并防止局部优化和解的分布性的破坏，采用具有自适应性的交叉操作，根据集合内部候选解解的超体积贡献度，按照下式先对其归一化： 式中，F_h·max和F_h·min为集合个体内候选解中超体积贡献度最大和最小值；假设待交叉的集合个体内的两个候选解x_i和x_j，其所在集合的超体积贡献度为和记用来衡量x_i和x_j的整体超体积贡献度值，根据F_ave响应的归一化的Ψ_ave来决定实际交叉概率p_c，取p_c＝1-Ψ_ave；这样，对于来自整体超体积贡献度较大的一对父代解，其实行交叉的概率较小；反之，实行交叉的概率就大；设置参数参数将x_i和x_j进行算术交叉，表达式为：式中，通过一对解的超体积贡献度和偏好指标值来控制交叉幅度，使子代个体超着性能更佳的父代方向进化； (2)采用基于集合的进化策略，设计集合个体的PSO变异策略：利用种群中超体积贡献度最大和偏好特性最优的解，以及集合个体内部的超体积贡献度最大的解，控制变异步长，能够生成优秀子代个体，加快寻优速率，也能实现部分集合个体之间的信息交互； 首先，计算出种群中超体积贡献度和偏好值最大的两个解(也可能是同一个解)，作为全局最优解，记为P₁和P₂；然后，计算出待变异集合个体内的超体积贡献度最大的一个解，作为局部最优解，记为Z；最后，为了最终得到的Pareto优化解集能够有效的均衡收敛性，分 布性，以及偏好特性，以一定的概率p_m(可以由用户定义)交替使用P₁和P₂来代替公式中的P_g；假设待变异的集合个体为X，以一定的概率选出待变异的候选解，记为x_j；基于以上分析，给出如下变异策略： 式中：d＝1,2,…n；为变异步长；和分别为x_j变异前后的第d个分量；c_i为变异因子；r_i∈[0,1]为随机数；若变量变异后的范围超出其定义范围，就取边界值作为该变量变异后的值。