基于Pareto支配的改进人工大猩猩部队多目标优化

《基于Pareto支配的改进人工大猩猩部队多目标优化》是一篇探讨多目标优化问题的学术论文，该研究旨在通过改进的人工大猩猩部队算法（Artificial Gorilla Troop Optimizer, AGTO）来提高多目标优化问题的求解效率和质量。论文中提出的算法结合了Pareto支配的概念，以更好地处理多目标优化中的冲突与权衡问题。

在传统的单目标优化问题中，通常只需要寻找一个最优解即可，而在实际工程和科学问题中，往往需要同时考虑多个相互矛盾的目标函数。例如，在资源分配、路径规划、参数调优等问题中，决策者可能希望最大化收益的同时最小化成本，或者在保证性能的前提下减少能耗。这种情况下，多目标优化就显得尤为重要。

人工大猩猩部队算法是一种受自然界大猩猩群体行为启发的元启发式优化算法，它模拟了大猩猩群体中的领头作用、群体协作以及个体之间的信息交换等机制。该算法具有较强的全局搜索能力和收敛速度，适用于解决复杂优化问题。然而，原始的AGTO主要用于单目标优化，难以直接应用于多目标优化场景。

为了应对多目标优化问题，本文引入了Pareto支配的概念。Pareto支配是多目标优化中的核心概念之一，用于评估不同解之间的相对优劣。如果一个解在所有目标函数上都不比另一个解差，并且至少在一个目标上更优，那么前者支配后者。通过利用Pareto支配关系，可以有效地筛选出非支配解，形成Pareto前沿，从而为决策者提供多样化的最优解选择。

在本文中，作者对原始的AGTO进行了多方面的改进，以适应多目标优化的需求。首先，改进了种群初始化方法，使得初始解分布更加均匀，有助于提高算法的多样性。其次，引入了基于Pareto支配的适应度评价机制，将多个目标函数综合考虑，避免单一目标主导优化过程。此外，还设计了一种新的变异策略，以增强算法的局部搜索能力，避免陷入局部最优。

实验部分采用了多个标准测试函数对改进后的算法进行评估，包括ZDT系列、DTLZ系列等经典多目标优化问题。结果表明，改进后的算法在收敛性、多样性以及计算效率等方面均优于传统方法。特别是在处理高维多目标优化问题时，改进后的AGTO表现出更强的鲁棒性和稳定性。

此外，论文还对算法的运行时间进行了分析，验证了其在大规模问题上的可行性。通过对不同规模问题的测试，发现改进后的AGTO能够在合理的时间内找到高质量的Pareto前沿，具有良好的实际应用前景。

综上所述，《基于Pareto支配的改进人工大猩猩部队多目标优化》一文提出了一种有效的多目标优化算法，通过引入Pareto支配机制，显著提升了人工大猩猩部队算法在多目标优化问题中的表现。该研究不仅丰富了多目标优化领域的理论体系，也为实际工程应用提供了新的思路和方法。