基于参考方向筛选与深度强化学习生成的多目标流向算法
Multi-objective flow direction algorithm with reference-direction selection and deep reinforcement learning-based generation
西安邮电大学 计算机学院, 西安 710121
摘要
在求解多目标优化问题时，往往存在互不支配候选解难以区分、搜索方向利用不充分以及演化后期易出现分布退化与搜索停滞等问题。为了解决以上问题，提出一种基于参考方向筛选与深度强化学习生成的多目标流向优化算法。首先，提出一种融合参考方向关联信息与惩罚边界交叉标量评价的候选解筛选机制，以增强互不支配候选解之间的判别能力。其次，将深度确定性策略梯度嵌入到子代生成过程中，使搜索动作能够根据种群演化状态进行自适应调节，从而增强算法的定向搜索能力和对不同演化阶段的响应能力。最后，设计稀疏扇区注入与停滞爆发机制，通过稀疏区域补偿和结构扰动相结合的方式改善种群在目标空间中的覆盖均匀性，以增强算法在演化后期的持续搜索能力。实验结果表明，所提算法在ZDT和DTLZ基准测试函数上相较于4种代表性的对比算法，在多数测试问题上取得了较优结果，证明该算法在收敛性与多样性上具有明显优势。
基金项目
国家自然科学基金青年基金项目(62002289)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0113
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第12期
发布历史
[2026-08-04] 优先出版
引用本文
张宇, 刘海燕. 基于参考方向筛选与深度强化学习生成的多目标流向算法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0113. (Zhang Yu, Liu Haiyan. Multi-objective flow direction algorithm with reference-direction selection and deep reinforcement learning-based generation [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0113. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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