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。
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