融入偏好的区间高维多目标集合进化优化方法

尽管区间参数高维多目标优化问题普遍存在且非常重要,但是,目前求解该问题的方法却很少.本文提出一种有效解决该问题的集合进化优化方法,通过在进化过程中融入决策者的偏好,以得到符合决策者偏好的Pareto解集.该方法将原优化问题转化为以超体积、不确定度、决策者满意度为新目标的确定型3目标优化问题;为了求解转化后的优化问题,采用集合Pareto占优关系比较个体,并设计融入决策者偏好的延展性测度,以进一步区分具有相同序值的个体;此外,还提出集合变异与重组策略,以生成高性能的子代种群.采用4个基准高维多目标优化问题和1个汽车驾驶室设计问题测试所提方法的性能,并将其与另外3种方法进行对比.实验结果验证,该方法能得到收敛性、延展性、不确定度,以及决策者满意度均衡的Pareto解集.