双层分解多目标优化算法

多目标与超多目标通用

通过双层分解与子问题共享机制，实现多目标与超多目标优化问题的高效求解。

Jiang, Shouyong · 郭京蕾 · 王勇 · Yang, Shengxiang

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2024

技术优势

子问题协同

相邻子问题共享部分子问题，使求解一个子MOP获得的知识能传递给其他子MOP，提升整体优化效率。

统一多目标与超多目标

扩展M2M框架，一个算法同时适用于多目标与超多目标优化，无需切换算法。

性能竞争强

在多个基准问题上与多种先进算法竞争取得优异表现。

应用场景

• 机器人多目标控制优化：用该算法优化机器人多目标控制参数，提升多项性能指标。
• 机械系统多目标设计：用于机械结构多目标设计，平衡性能与成本等目标。
• 传感器网络配置优化：优化传感器网络配置，同时考虑覆盖、能耗等多个指标。
• 电池系统多目标管理：在电池管理中同时优化寿命、安全、成本等多个目标。