利用改进的NSGA-II进行动态多目标优化决策

资 源 简 介

利用改进的NSGA-II进行动态多目标优化决策

详 情 说 明

动态多目标优化问题（Dynamic Multi-objective Optimization Problems, DMOPs）在工程和科学领域具有重要意义，特别是在资源管理和调度场景中。传统NSGA-II（非支配排序遗传算法II）虽然能有效处理静态多目标优化，但对于环境参数随时间变化的动态问题存在局限性。

改进的NSGA-II算法针对动态特性引入三种核心机制：首先，采用自适应种群重组策略，当检测到环境变化时自动调整种群多样性；其次，集成预测模型预判下一时间窗的目标空间变化趋势；最后，引入精英保留机制确保优质解在环境突变时不被丢弃。

以水电热力调度为背景，该算法需要同时优化发电成本、排放控制和资源利用率三个动态目标。每个调度周期会根据实时负荷需求和能源价格调整目标权重，改进后的算法通过周期性重评估和非支配解筛选，输出一组均衡解供决策者选择。

实际应用表明，相比标准NSGA-II，改进版本在收敛速度和帕累托前沿分布性上提升约20%，尤其在负荷突变时仍能保持稳定的解集质量。这种动态决策框架可扩展至其他时变系统，如交通流量控制或金融市场分析。