基于聚类的不规则Pareto前沿多目标优化的自适应进化算法

资 源 简 介

基于聚类的不规则Pareto前沿多目标优化的自适应进化算法

详 情 说 明

基于聚类的不规则Pareto前沿多目标优化的自适应进化算法是一种针对复杂优化问题的先进方法，能够高效处理非均匀分布的Pareto解集。这类算法通常结合了进化计算和聚类技术，以自适应地调整搜索策略，确保解的多样性与收敛性。

在多目标优化问题中，Pareto前沿代表所有最优解的集合。然而，当前沿呈现不规则分布时，传统的优化方法可能难以均衡探索和利用。自适应进化算法通过动态调整选择、交叉和变异策略，提高搜索效率。同时，聚类技术（如K-means或层次聚类）可用于识别解集的不同区域，确保解的均匀性和覆盖性。

该方法的优势在于能适应不同形状的Pareto前沿，避免早熟收敛，适用于工程优化、调度问题等复杂场景。