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| 稿件标题： | 基于R2指标的拟态物理学约束多目标优化算法 |
| 稿件作者： | 孙宝1,郭娜1,李占龙2,张丽静1 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2022.08.030 |
| 科学编辑： | 周云飞 博士（ 西安财经大学副教授） |
| 栏目名称： | 基础理论与应用研究 |
| 关键词： | 多目标优化；拟态物理学；约束条件；R2指标 |
| 文章摘要： | 针对拟态物理学优化(APO)算法在解决复杂约束多目标问题时，容易陷入局部最优，无法在可行域内进行全局搜索，导致解集分布不均匀的问题。依据约束多目标优化问题的特点，在APO算法的基础上，构造出了一种基于R2指标的拟态物理学约束多目标优化R2ICRMOAPO）算法。算法将非支配排序和R2指标相结合，并利用R2指标贡献值作为外部存储集的更新机制，删减贡献值较低的个体，选择出效用更好的候选解。将R2ICRMOAPO算法与四种多目标群体智能进化算法进行了对比实验，结果表明：R2ICRMOAPO算法所得到的最优非支配解集所覆盖的目标空间区域更大，Pareto解集更加逼近真实解集。该算法为求解约束多目标优化问题提供了新的思路与方法。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目（51805347）；中国博士后科学基金项目（2019M661058）；太原科技大学科研启动基金（20192035）；山西省高等学校科技创新项目（2020L0354） |
| 引用本文格式： | 孙宝,郭娜,李占龙,等.基于R2指标的拟态物理学约束多目标优化算法［J］.兵器装备工程学报，2022，43(08)：186-192. SUN Bao, GUO Na, LI Zhanlong, et al.Artificial physics constrained multiobjective optimization algorithm based on R2 indicator［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2022，43(08)：186-192. |
| 刊期名称： | 2022年08期 |
| 出版时间： | 2022年8月 |
| 上线时间： | 2022年8月28日 |
| 浏览次数： | 2279 |
| 下载次数： | 188 |
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