【摘 要】
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现实生活中的多目标优化问题大多为动态多目标优化问题，此类问题的目标函数和约束条件等都可能随时间的变化而发生改变，需要算法在环境变化后能够快速适应新的环境，平衡Pareto解集多样性的同时还需快速收敛到新的Pareto前沿。针对此问题，提出一种基于新评价指标的自适应动态多目标优化算法（NEI-APDMOA）。首先，在种群非支配排序过程中提出一种优于拥挤度的新评价指标，分阶段平衡收敛快速性和种群多样性
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（62063019）； 甘肃省自然科学基金资助项目（20JR10RA152、22JR5RA241）；
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现实生活中的多目标优化问题大多为动态多目标优化问题，此类问题的目标函数和约束条件等都可能随时间的变化而发生改变，需要算法在环境变化后能够快速适应新的环境，平衡Pareto解集多样性的同时还需快速收敛到新的Pareto前沿。针对此问题，提出一种基于新评价指标的自适应动态多目标优化算法（NEI-APDMOA）。首先，在种群非支配排序过程中提出一种优于拥挤度的新评价指标，分阶段平衡收敛快速性和种群多样性，使种群的收敛过程更加合理；其次，提出一种可判断环境变化强弱的因子，为预测阶段提供有价值信息，引导种群更好的适应环境变化；最后，根据环境变化因子匹配三种更加合理的预测策略，使种群快速响应环境变化。NEI-APDMOA与DNSGA-II-A、PPS等算法在9个标准动态测试函数上进行实验对比。实验结果表明，NEI-APDMOA算法分别在9、4、8个测试函数上取得了最优的平均IGD值、平均SP值和平均GD值，可以更快地响应环境变化。
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