基于支配度迁移模型的多目标生物地理学优化算法

针对传统多目标算法在解决MOPs问题时会出现Pareto前沿收敛结果不好、解集分布性不佳的情况,提出了基于支配度迁移模型的多目标生物地理学算法(MOBBO)。新的迁移模型充分利用了Pareto解之间的支配信息,有助于算法进行有效的个体评价和栖息地排序;为了强化算法的收敛效果,提出了基于优选特征库的自适应迁移策略,以便产生携带较好特征的候选解强化搜索能力;同时为了增强算法进化中Pareto解集的分布性,提出了改进的KNN密度估计方法淘汰过密的个体。通过ZDT和DTLZ系列测试函数以及MDI缩合过程的多目标问题优化上的比较,验证了MOBBO算法具有较快的收敛性和较好的分布延展性。