TA的每日心情 | 开心
2020-9-8 15:12 |
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摘 要： 目标降维算法通过去除冗余的目标达到简化问题规模的目的，为求解高维多目标优化问题提供了一种 新的思路和方法．近似解集的几何结构特征和 Ｐａｒｅｔｏ占优关系从不同侧面反映了多目标优化问题的内在结构特性，而 现有算法仅利用其中一种特征分析目标之间的关系，具有较大局限性．本文提出基于稀疏特征选择的目标降维方法， 该方法利用近似解集的几何结构特征构建稀疏回归模型，求解高维目标空间映射为低维目标子空间的稀疏投影矩阵， 依据此矩阵度量目标的重要性，并利用 Ｐａｒｅｔｏ占优关系改变程度选择满足误差阈值的目标子集，实现目标降维．通过 与其他已有目标降维算法比较，实验结果表明本文提出的降维算法具有较高的准确性，并且受近似解集质量的影响较 小．
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, e" D2 C9 L1 m* j关键词： 高维多目标优化；目标降维；稀疏特征选择
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$ i9 ^1 Y' B' E! D! _5 l# ` 近几年，目标个数多于 ４个的高维多目标优化问题 （ＭａｎｙＯｂｊｅｃｔｉｖｅＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＰｒｏｂｌｅｍｓ）［１］引起了学者广泛 关注［２～４］．研究发现［５，６］，经典的多目标进化算法（Ｍｕｌｔｉ ＯｂｊｅｃｔｉｖｅＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ＭＯＥＡｓ），特 别 是 基 于 Ｐａｒｅｔｏ占优机制的算法，虽然能有效地求解 ２或 ３个目 标的问题，但当目标个数增加时，其收敛能力随之下降． 而且，目标个数的增多也会带来可视化、决策选择以及 计算复杂度增加等困难［７］．“维数灾难”是造成高维多目 标优化问题求解困难的主要因素．
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发表于 2021-3-15 10:34
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