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Improved multi-objective differential evolution algorithm based on a decomposition strategy for multi-objective optimization problems

差异进化 计算机科学 数学优化 分解 算法 集合(抽象数据类型) 进化算法 局部搜索(优化) 人口 多目标优化 过程(计算) 数学 操作系统 生物 社会学 人口学 程序设计语言 生态学
作者
Mingwei Fan,Jianhong Chen,Zuanjia Xie,Haibin Ouyang,Steven Li,Liqun Gao
出处
期刊:Scientific Reports [Nature Portfolio]
卷期号:12 (1) 被引量:5
标识
DOI:10.1038/s41598-022-25440-7
摘要

Many real-world engineering problems need to balance different objectives and can be formatted as multi-objective optimization problem. An effective multi-objective algorithm can achieve a set of optimal solutions that can make a tradeoff between different objectives, which is valuable to further explore and design. In this paper, an improved multi-objective differential evolution algorithm (MOEA/D/DEM) based on a decomposition strategy is proposed to improve the performance of differential evolution algorithm for practical multi-objective nutrition decision problems. Firstly, considering the neighborhood characteristic, a neighbor intimacy factor is designed in the search process for enhancing the diversity of the population, then a new Gaussian mutation strategy with variable step size is proposed to reduce the probability of escaping local optimum area and improve the local search ability. Finally, the proposed algorithm is tested by classic test problems (DTLZ1-7 and WFG1-9) and applied to the multi-objective nutrition decision problems, compared to the other reported multi-objective algorithms, the proposed algorithm has a better search capability and obtained competitive results.
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