​带精英决策的多目标优化关键程序之遗传算法主程序

资 源 简 介

​带精英决策的多目标优化关键程序之遗传算法主程序

详 情 说 明

遗传算法作为一种模拟自然进化过程的智能优化方法，在多目标优化问题中展现出独特优势。本文重点解析结合精英决策策略的遗传算法核心框架。

算法采用经典种群进化结构，通过轮盘赌选择保留优质个体，配合两点交叉和单点变异操作维持种群多样性。创新点在于设计了三层精英决策机制：首先在每代进化中保留非支配解，其次建立精英档案库动态更新帕累托前沿，最后采用拥挤度比较算子确保解的均匀分布。这种机制有效平衡了收敛性和分布性两大核心指标。

该算法特别适合处理目标函数存在冲突的工程优化问题，如同时需要最小化成本和最大化性能的场景。通过精英保留策略，避免了传统遗传算法容易丢失优质解的缺陷，使得搜索过程既具有全局探索能力，又能快速收敛到高质量解集。

进化过程中，适应度分配采用基于帕累托支配关系的分级策略，配合共享函数处理多峰优化问题。终止条件可设置为最大迭代次数或解集质量阈值，后者通过监测精英档案改善率实现自适应停止。