基于变权重法的pareto轨迹多目标进化算法

大多数现有的多目标进化算法（moea－multiobjectiveevolutionaryalgorthm)都是基于pareto机制的，如npga（nichedparetogeneticalogrithm,nsga(non-dominatedsortinggeneticagorithm)等，这些算法的每一个循环都要对种群中的部分或全部个体进行排序或比较，计算量很大，文中介绍了一种基于变权重线性加权的pareto轨迹法－wstpea（weightedsumapproachandtrachingparetomethod)，该算法不是同时求得所有可能的非劣解，而是每执行一个循环步骤求得一个非劣解，通过权重变化次数控制算法循环的次数，从而使整个种群遍历pareto曲线（面),文中给出了算法的详细措述和流程图，并且对两个实验测试问题进行了计算，最后对结果进行了分析。