为适应较为复杂的动态环境,结合动态优化问题的可预测特性,提出一种基于组合预测策略的多目标优化算法。当检测到环境变化时,对当前Pareto解集进行聚类,求得多个代表个体充分表示其流形,并求得Pareto解集质心;通过惯性预测方法与组合预测模型分别对代表个体与质心进行预测,生成新环境下的初始种群。该策略能够有指导性地增加种群多样性,更加精确地跟踪最优解。对所提预测策略与4种流行的动态多目标优化算法进行了比较,仿真结果表明,所提算法在处理动态多目标优化问题方面具有较优性能。
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