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信息与控制２０２１年第５０卷第２期：１６２～１７３
ＤＯＩ：１０．１３９７６／ｊ．ｃｎｋｉ．ｘｋ．２０２１．０５５６文章编号：１００２－０４１１（２０２１）－０２－０１６２－１２
动态多目标进化优化研究进展
１，２１１１
郭一楠，汤万宝，陈国玉，巩敦卫
１．中国矿业大学信息与控制工程学院，江苏徐州２２１１１６；
２．中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院，北京１０００８３
基金项目：国家自然科学基金资助项目６１５７３３６１；江苏省“六大人才高峰”资助项目（２０１７－ＤＺＸＸ－０４６）
通信作者：巩敦卫，ｄｗｇｏｎｇ＠ｖｉｐ．１６３．ｃｏｍ收稿／录用／修回：２０２０－１１－３０／２０２１－０２－０８／２０２１－０３－０２
摘要关键词
动态多目标优化问题在实际生产与生活中广泛存在且问题特性随时间或环境的变多目标优化
化复杂多样．为有效解决该类问题，研究人员先后提出用于跟踪最优解的动态多目标动态
进化优化方法和获得鲁棒Ｐａｒｅｔｏ最优解集的鲁棒动态多目标进化优化方法．前者检测进化算法
到多目标优化问题特性动态改变时，重新触发寻优过程，从而快速、准确地收敛到新鲁棒
环境下优化问题的真实Ｐａｒｅｔｏ前沿．因此，环境变化检测机制和环境响应策略是核心．中图法分类号：ＴＰ３
本文从环境变化检测方法和多样性保持、记忆策略、预测机制、迁移学习等环境响文献标识码：Ａ
应策略入手，对已有研究进行分类归纳和总结．为有效降低解的切换代价，在有限
时间内为用户提供可行且满意的较优解，已有的鲁棒动态多目标进化方法通过构建
新型鲁棒多目标优化模型，寻找鲁棒Ｐａｒｅｔｏ最优解，不仅在当前环境下具有最优的
收敛性能，还能以一定的满意程度，逼近未来多个相邻动态环境下优化问题的真实
Ｐａｒｅｔｏ前沿．为合理评价上述方法的性能，本文列出常用的性能评价指标．最后，基
于对已有方法局限性的分析，探讨了动态多目标进化优化存在的难点和挑战．
ＲｅｓｅａｒｃｈＰｒｏｇｒｅｓｓｏｎＤｙｎａｍｉｃＭｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
１，２１１１
ＧＵＯＹｉｎａｎ，ＴＡＮＧＷａｎｂａｏ，ＣＨＥＮＧｕｏｙｕ，ＧＯＮＧＤｕｎｗｅｉ
１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＭｉｎｉｎｇａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｕｚｈｏｕ２２１１１６，Ｃｈｉｎａ；
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＭｉｎｉｎｇａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（Ｂｅｉｊｉｎｇ），Ｂｅｉｊｉｎｇ
１０００８３，Ｃｈｉｎａ
ＡｂｓｔｒａｃｔＫｅｙｗｏｒｄｓ
Ｄｙｎａｍｉｃｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｗｉｄｅｌｙｏｃｃｕｒｉｎｒｅａｌｗｏｒｌｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｌｉｆｅ．Ｔｈｅｉｒｃｈａｒｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；
ａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｃｈａｎｇｅｏｖｅｒｔｉｍｅｏｒｖａｒｙｗｉｔｈｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｓｅｐｒｏｂｌｅｍｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｐｒ
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