动态多目标进化优化算法DNSGA-II

资 源 简 介

动态多目标进化优化算法DNSGA-II

详 情 说 明

动态多目标进化优化算法DNSGA-II是针对动态环境下多目标优化问题对经典NSGA-II算法的改进。该算法核心解决了传统优化方法在目标函数或约束条件随时间变化时表现失效的问题。

其关键技术突破体现在三方面：首先引入环境变化检测机制，通过定期重评估解决方案或监控目标函数值波动来感知环境变化；其次采用多样性维持策略，如保留部分历史优质解或增加突变概率，防止种群因环境突变而陷入局部最优；最后设计响应机制，通过重新初始化部分种群或调整适应度计算方式快速适应新环境。

相比静态优化算法，DNSGA-II的优势在于持续跟踪Pareto前沿的动态变化，适用于工程调度、机器人路径规划等实际场景。算法通过平衡勘探与开采能力，在解决时变问题时既保证收敛性又维持种群多样性。