人工智能算法之多目标进化算法的研究与进展_崔逊学.pdf
本文综述了多目标进化算法（MOEA）的研究进展。多目标优化问题因其复杂性和目标间的冲突性而难以解决。进化算法，特别是遗传算法，作为一种智能计算技术，在20世纪80年代中期开始应用于解决这类问题，并形成了MOEA这一研究领域。
文章首先介绍了多目标优化的基本概念，包括Pareto最优解等，并阐述了传统优化方法的局限性。随后，重点讨论了进化算法在解决多目标优化问题中的应用，包括适应度赋值策略和小生境技术等关键问题。
文章对几种主要的MOEA算法进行了分析比较，例如向量评估遗传算法、权重系数变化法、排序选择法、共享函数法、外部辅助选择法和协同进化法。这些方法在适应度赋值和维持群体多样性方面各有特点。
最后，文章指出了当前MOEA研究中存在的一些问题，例如理论体系不完善、缺乏标准评估方法和通用试验问题等。未来的研究方向包括完善理论基础、设计标准评估方法和试验问题、以及更深入地研究算法参数和个体选择方式对性能的影响。总而言之，MOEA作为一种解决多目标优化问题的有效手段，具有广阔的应用前景，但仍需要进一步的研究和完善。
相关报告
-
890.04 KB 52页 斯坦福大学：2030年的人工智能与生活 2025-06-06.pdf
-
8.68 MB 42页 语言解码双生花：人类经验与AI算法的镜像之旅-浙江大学-202503.pdf
-
3.7 MB 55页 【4.28报告分享】人工智能通用大模型（ChatGPT）的进展、风险与应对.pdf
-
43.09 MB 286页 两种传承 社会科学中的定性与定量研究_13976918.pdf
-
7.05 MB 92页 红杉人工智能研究-中国未来就业的挑战与应对.pdf
-
5.83 MB 48页 人工智能2.0时代的人才培养和通识教育课程建设-北京大学-202507.pdf
-
1.37 MB 38页 AI时代的商业进化蓝图-中欧国际商学院-202505.pdf
-
6.64 MB 45页 浙江大学-人工智能行业智能金融：AI+驱动的金融变革.pdf
-
1.85 MB 84页 健康与安全的变革：人工智能和数字化在工作中的作用.pdf
-
1.73 MB 13页 人工智能伦理风险与治理研究.pdf
-
2.14 MB 13页 人工智能赋能下的全球知识工作者工作方式变革研究.pdf
-
10.07 MB 28页 塑造学习未来：人工智能在教育 4.0 中的作用.pdf
-
6.62 MB 40页 中国AI治理的独立思考 生成式人工智能发展与监管白皮书.pdf
-
9.41 MB 38页 人工智能+”时代公共云发展模式与路径研究研究报告.pdf
-
961.87 KB 135页 2025建筑教育与实践的现状及未来报告：基于对学生、教师与相关从业者的调查.pdf