动态多目标优化研究综述

现实生活中,存在许多动态多目标优化问题(Dynamic Multi objective Optimization Problems,DMOPs),这类问题的目标函数之间相互矛盾,并且目标函数、约束或者参数都可能随着时间的变化而发生变化.这种随时间不断变化的特性,给解决DMOPs带来了挑战,算法不仅要能够追踪到最优解,同时还要求算法能够快速地对发生的变化做出响应.本文对动态多目标优化(Dynamic Multi objective Optimization,DMO)的研究进行了比较全面的综述,具体内容如下:(1)描述了DMO的相关理论背景;(2)阐述了DMOPs的分类并对现有的基准问题做了分类归纳;(3)详细讨论了DMO研究的发展概况;(4)对DMO算法的性能评价指标进行了归类介绍;(5)通过实验对比了主流DMO算法的性能;(6)总结了DMO算法在一些领域的应用;(7)分析了解决DMOPs存在的挑战以及诸多难题.