【摘 要】
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进化算法可以较好地解决优化问题,但是对于昂贵优化问题,尤其是昂贵多目标优化问题,却难以以较少的代价得到较好的结果。目前,代理辅助进化算法被证明是解决昂贵优化问题的一种有效途径,本文针对代理辅助进化算法进行研究,主要研究包括以下两点:第一,为了充分整合模型和进化算法,使它们能够相互协作,本文提出了基于多样性的代理辅助进化算法（DSAEA）。DSAEA采用Kriging模型近似每个目标来代替原目标函数
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进化算法可以较好地解决优化问题,但是对于昂贵优化问题,尤其是昂贵多目标优化问题,却难以以较少的代价得到较好的结果。目前,代理辅助进化算法被证明是解决昂贵优化问题的一种有效途径,本文针对代理辅助进化算法进行研究,主要研究包括以下两点:第一,为了充分整合模型和进化算法,使它们能够相互协作,本文提出了基于多样性的代理辅助进化算法（DSAEA）。DSAEA采用Kriging模型近似每个目标来代替原目标函数进行评估,加速了进化算法的优化过程。其引入参考向量把问题分解为多个子问题,根据解与参考向量之间的角度计算出最小相关解集。基于此,候选解生成算子和选择算子会趋向于保留多样性的解。此外,训练集在每次迭代后会根据多样性删除价值不大的样本以减少建模时间。实验部分通过DSAEA与主流代理辅助进化算法在大规模标准测试问题上的对比实验,证明了DSAEA具有一定的有效性和可行性。第二,为了充分利用已有样本数据,结合全局模型和局部模型,本文提出了基于多样性分类和距离回归的进化算法（DCDREA）。DCDREA采用随机森林（RF）作为全局分类代理模型,把是否为最小相关解作为分类标准。其主要是用来从新产生的候选解中筛选出一组有希望的候选解。此外,DCDREA采用Kriging作为局部回归代理模型,把种群中距离当前候选解最近的解作为训练样本,并拟合训练样本与理想点的距离,从而选出用于真实评估的候选解。通过在标准测试问题和实际应用问题上的对比实验,相比主流代理辅助进化算法,DCDREA在大多数情况下表现更好,具有较好的性能。
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