用擂台赛法则构造多目标pareto最优解集的方法

针对多目标进化的特点,提出了用擂台赛法则(arena'sprinciple,简称ap)构造多目标pareto最优解集的方法,论证了构造方法的正确性,分析了其时间复杂度为o(rmn)(0＜m/n＜1).理论上,当ap与deb的算法以及jensen的算法比较时(它们的时间复杂度分别为o(rn2)和o(nlog(r-1)n)),ap优于deb的算法;当目标数r较大时(如r≥5),ap优于jensen的算法;此外,当m/n较小时(如m/n≤50%),ap的效率与其他两种算法比较具有优势.对比实验结果表明,ap具有比其他两种算法更好的cpu时间效率.在应用中,ap可以被集成到任何基于pareto的moea中,并能在较大程度上提高moea的运行效率.