一种针对高维多目标优化问题的Pareto集个体排序方法

摘要

本发明公开了一种针对高维多目标优化问题的Pareto集个体排序方法，该方法在比较种群个体优劣时，引入了一个新的参考点种群，通过比较种群个体与参考点之间的Pareto支配关系，间接地得到种群个体之间的优劣关系，即个体适应度。同时依据参考点与种群个体的支配关系，参考点也获得了一个适应度值。由此，在设计进化多目标优化算法的过程中，可将个体种群和参考点种群协同进化，二者互相促进，最终提高算法的收敛性。经验证该方法在高维多目标优化问题上依然有效。