具有随机变化的动态多目标优化位置流形双重预测方法

《Scientific Reports》：Location and manifold based dual prediction method for dynamic multiobjective optimization with stochastic changes

　　

摘要

求解动态多目标优化问题（DMOPs）的多数方法主要适用于处理具有确定性变化的问题。然而，在实际场景中，DMOPs中的环境变化往往具有随机性。因此，本文提出了一种基于位置和流形的双重预测方法（LMDP），用于处理具有随机变化的DMOPs。该方法识别与新环境中帕累托集（PS）最接近的一个或两个历史PS，以预测新PS的位置。基于预测的位置，随后识别与PS新环境中流形相似的历史PS的子流形，以预测新PS的流形。该方法提高了预测模型捕获新环境中PS位置和流形的能力，从而增强其对随机变化的适应性。该方法在具有随机变化的DMOPs上进行了测试。结果表明，本文提出的方法优于几种比较方法，验证了其在求解具有随机变化的DMOPs中的有效性。