基于降维和聚类的大规模多目标自然计算方法

在多目标优化问题中，随着决策变量数目增多，算法的寻优能力会显著下降，针对这种“维数灾难”的问题，提出基于LLE降维思想和K-means聚类策略的大规模多目标自然计算方法。首先通过LLE降维思想对决策变量进行优化，得到高维变量在低维空间中的表示，再通过K-means策略对个体分组，为种群选择合适的引导个体，提高算法的收敛性和多样性。为验证算法有效性，将该方法应用于多目标粒子群优化算法和非支配排序遗传算法中，对收敛性进行了分析，证明该算法以概率1收敛。通过ZDT、DTLZ系列8个测试问题进行仿真试验，与6个代表性算法进行对比，通过PF、IGD指标、HV指标的评价结果验证其综合性能，并将其应用于水泵调度问题中。综合实验结果表明，所提方法具有较好性能。