【摘 要】
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约束多目标优化问题（CMOPs）是一类具有多个相互冲突的优化目标且包含约束条件的问题。与传统多目标优化问题（MOPs）不同,由于约束多目标优化问题中的约束条件数量多,数学形式复杂,所以对于约束条件的处理成为研究重点。传统无约束优化方法在求解约束优化问题时存在收敛性、多样性较差以及无法平衡优化目标和约束之间的关系的缺陷。因此,对约束多目标进化算法（CMOEAs）的研究就具有了重要的理论意义和实际价值
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约束多目标优化问题（CMOPs）是一类具有多个相互冲突的优化目标且包含约束条件的问题。与传统多目标优化问题（MOPs）不同,由于约束多目标优化问题中的约束条件数量多,数学形式复杂,所以对于约束条件的处理成为研究重点。传统无约束优化方法在求解约束优化问题时存在收敛性、多样性较差以及无法平衡优化目标和约束之间的关系的缺陷。因此,对约束多目标进化算法（CMOEAs）的研究就具有了重要的理论意义和实际价值。本文针对约束限制条件导致种群优化难度增加的问题,对约束多目标算法中的约束处理技术（CHT）进行了深入研究。提出了一种基于状态转移策略的约束多目标进化算法（MOEA/D-STC）,策略引入了基于分解的多目标优化算法框架。论文的主要研究内容包括:第一,算法通过收集当前种群的可行解比例,约束违反值等有效信息,判定进化过程中种群是否陷入约束困难,从而把握种群在进化过程中的状况,对后续的种群进化、多样性维持和个体选择策略有指导作用。第二,针对现有的约束处理技术易使种群陷入局部最优或收敛到无约束PF面的缺陷,提出了一种新的约束处理策略。该策略根据判断函数值,对约束条件的处理方式进行相应的调整:当判定种群无法跨越约束造成的障碍时,进行无约束优化;当判定种群收敛到无约束PF面时,进行严格的约束优化策略。第三,基于改进的约束处理方法,灵活地更新阈值,选出更加可行且更加优秀的个体。对值进行动态更新,避免种群收敛到局部最优或无约束的帕累托最优面。此外,采用了一种新的适应度计算方法,完善了约束支配策略,维护了种群的多样性。本文实验中,MOEA/D-STC与五种先进的单种群CMOEAs（MOEA/D-CDP,MOEA/D-SR,MOEA/D-Epsilon,MOEA/D-IEpsilon,MOEA/D-ACDP）在三种不同的测试问题集上进行了比较,实验结果表明本文提出的MOEA/D-STC算法在处理约束多目标问题的收敛性和多样性均十分良好,具有不错的性能,对比其他五种算法,有着一定的竞争力。
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