【摘 要】
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多目标优化问题是现实世界中一类重要的问题,涉及到非常多的领域.进化多目标优化算法因其独有的优势,在多目标优化问题上获得广泛的应用.然而,现有的进化多目标优化算法难以处理高维的多目标优化问题,也即是超多目标优化问题.在实际问题中,常常存在一类带冗余目标的超多目标优化问题.如何准确剔除掉所有冗余目标,对降低优化该超多目标的求解难度、提高算法的求解速度和精度具有重要的科学意义.本文完成的主要工作如下:（
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多目标优化问题是现实世界中一类重要的问题,涉及到非常多的领域.进化多目标优化算法因其独有的优势,在多目标优化问题上获得广泛的应用.然而,现有的进化多目标优化算法难以处理高维的多目标优化问题,也即是超多目标优化问题.在实际问题中,常常存在一类带冗余目标的超多目标优化问题.如何准确剔除掉所有冗余目标,对降低优化该超多目标的求解难度、提高算法的求解速度和精度具有重要的科学意义.本文完成的主要工作如下:（1）提出了基于种群分解与超平面拟合的去除冗余目标的进化算法.不同于以往从种群中提取本质目标的进化算法,本文提出了首先将进化算法的种群进行分解,然后通过求解由每个子群体拟合为一个系数稀疏的超平面这样的凸优化问题达到提取本质目标的算法.该算法从子种群中提取本质目标可以减少目标降维技术产生的误差;同时,通过分解种群能够使算法更加注重不同目标间的局部冲突信息,从而降低过度降维的风险.本文将提出的算法与代表当前目标降维算法水平的算法进行比较,实验结果表明,所提算法具有明显优势.（2）提出了基于序列到序列网络的进化超多目标优化算法.选择算子的设计是困扰进化超多目标优化算法的难题,本文首次通过序列到序列网络来实现进化过程中个体的选择机制.进化中的个体选择过程可以看作是一个个体序列映射到另一个个体序列过程,序列到序列网络可以实现该过程.该网络可以学习一些能处理超多目标优化问题但计算开销大难以实际应用的评估指标,使其掌握处理超多目标优化问题的能力且能在实际中应用.本文将提出的算法与现有的一些著名算法进行比较,实验结果表明,所提算法可以处理一些超多目标优化问题,具有进一步探索的价值.
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