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  • 多目标协同进化算法概要

    转载自:https://ecole.asia/news/2018/06/10/weekly143/

    侵删!

    协同演化一直是人们研究的热点,尤其在处理大规模全局优化问题时(AAEO第27,32期)。协同演化算法往往构建两个或多个共同进化的种群,利用种群之间的竞争或合作关系,对种群进行优化。与传统演化算法相比,协同演化算法充分考虑种群之间以及种群与环境之间的相互影响,在评估个体时考虑该个体与其他种群的个体之间的交互关系,因此在解决复杂优化问题时具有很大的优势。将协同演化机制融入到多目标演化算法中(Coevolutionary multi-objective evolutionary algorithms,CMOEAs)亦能提高多目标演化算法的搜索性能。本期AAEO我们将与大家分享一篇关于协同演化多目标演化算法的综述。由于笔者能力有限,如果分享过程中疏漏了重要工作,还请大家不吝赐教与指正。

    Luis Miguel Antonio 和 Carlos A. Coello Coello 于2017年在 IEEE Transactions on Evolutionary Computation 上发表的论文 Coevolutionary multi-objective evolutionary algorithms: A survey of the state-of-the-art分析了如何将协同演化机制融入到多目标演化算法中,将代表性的协同演化多目标演化算法进行了分类,并描述了算法的主要特征。

    在求解多目标优化问题时,CMOEAs往往建立两个或多个存在合作或者竞争关系的种群,每个种群通过某种演化算法独立地进化,并在评估个体时进行交互。基于多目标演化算法中采用协同演化的方式,可以将CMOEAs大致分为合作型,竞争型,以及竞争-合作型三类(图1)。

    合作CMOEAs可以基于决策变量空间,目标函数空间,或二者的混合对多目标优化问题进行分解,不同种群对应不同的分解子问题,且种群之间为合作关系。基于决策空间分解的合作CMOEAs中,每个种群的个体代表多目标优化问题在决策空间中的一部分解,所有种群的个体相结合可以获得问题的完整解。因此,在评估某个种群的个体时,该个体需要与其他种群的个体相结合,形成完整解,从而计算目标函数(图2)。

    基于目标空间分解的合作CMOEAs中,每个种群负责求解问题的一个目标函数,不同种群分别搜索Pareto前沿的不同区域,结合后可以形成整个Pareto前沿。因此,进行环境选择时,需要混合不同种群的个体,实现信息交互(图3)。

    竞争CMOEAs建立的多个种群之间存在生存竞争。竞争CMOEAs可以大致分为三类。第一类为基于捕食-猎物机制的CMOEAs。此类算法建立了捕猎者种群和猎物种群,通过捕猎者搜索一定范围内具有最差的目标值的猎物,并将其消除,使猎物不断进化(图4)。

    第二类为基于竞争型适应度的CMOEAs。此类算法采用了特殊的适应度函数计算方式,个体的适应度值受到与其存在竞争关系的其他种群的个体影响。第三类为基于期望解的CMOEAs。该类算法在问题的候选解种群和期望解种群之间建立竞争关系。

    竞争-合作CMOEAs考虑竞争和合作之间的平衡。如合作CMOEAs一样,竞争-合作CMOEAs中,不同种群的个体相互合作,共同求解一个多目标优化问题,但是为了在求解优化问题时做出更多贡献,相互合作的种群仍存在竞争关系。

    此外,论文还简述了协同演化机制带来的问题:Intransitivity,Disengagement 和 Red Queen effect。

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