基于参考点预测的动态多目标优化算法

发布时间：2018-03-02 04:30

  本文关键词： 动态优化 多目标优化 时间序列 预测 参考点　出处：《自动化学报》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了快速跟踪动态多目标优化问题变化的Pareto前沿,本文提出一种基于参考点预测策略的动态多目标优化算法(PDMOP).该算法对关联到相同参考点的个体建立时间序列,并对这些时间序列通过线性回归模型预测新环境下种群.同时,将历史时刻的预测误差反馈到当前预测中来提高预测的准确性,并在每个预测的个体上加入扰动来增加初始种群多样性,从而能够加快算法在新环境下的收敛速度.通过4个标准测试函数对该算法测试,并和两个现有算法对比分析,结果表明所提算法在处理动态多目标优化问题时能够保持良好的性能.
[Abstract]:In order to track the Pareto frontier of dynamic multi-objective optimization problem quickly, a dynamic multi-objective optimization algorithm based on reference point prediction strategy is proposed in this paper. The algorithm establishes time series for individuals associated with the same reference points. These time series are used to predict population in the new environment by linear regression model. At the same time, the prediction error of historical time is fed back to the current prediction to improve the accuracy of prediction. The initial population diversity is increased by adding disturbance to each predicted individual, which can accelerate the convergence of the algorithm in the new environment. The algorithm is tested by four standard test functions, and compared with two existing algorithms. The results show that the proposed algorithm can maintain good performance when dealing with dynamic multi-objective optimization problems.
【作者单位】： 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室;东北大学自动化研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(61273031,61525302,61590922) 辽宁省自然科学基金项目(2014020021) 辽宁省教育厅人才项目(LR2015021)资助~~
【分类号】：TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1555035