​带精英决策的多目标优化关键程序之拥挤度计算方法

资 源 简 介

​带精英决策的多目标优化关键程序之拥挤度计算方法

详 情 说 明

在进化算法特别是多目标优化问题中，拥挤度计算（Crowding Distance）是维持种群多样性的核心策略之一。典型应用于NSGA-II（带精英策略的非支配排序遗传算法）中，其核心思想是通过量化个体在目标空间中的分布密度，避免算法过早收敛至局部最优。

拥挤度计算的核心逻辑 个体排序：对每个目标函数维度分别排序，确定个体在目标空间的相对位置。 边界处理：处于当前非支配层边界的个体（即某一目标的最大/最小值）赋予无限拥挤度，确保极值点保留至下一代。 密度估计：对非边界个体，计算其相邻个体在各目标方向上的距离之和，作为拥挤度值。距离越大，说明该个体周围越“空旷”，对多样性贡献越高。

精英决策的整合 在带精英策略的优化中，拥挤度与帕累托等级（非支配排序结果）共同决定个体优劣： 优先选择帕累托等级高的个体； 同等级个体则优先保留拥挤度大的，从而平衡收敛性与分布性。

这种方法有效避免了传统算法中解集过度聚集的问题，为多目标优化问题提供更均匀的Pareto前沿。