多目标进化算法求解噪声适应度函数问题研究

多目标优化算法在现实生活中要解决的问题通常是带有不确定性的,适应度存在噪声干扰是不确定性的一个重要方面,所以多目标进化算法求解噪声适应度函数问题具有重要的现实意义,通过实验的方法,研究了3个典型多目标算法在不同规模下噪声干扰下的性能,4个评价方法在噪声环境下的有效性,以及传统的蒙特卡洛积分方法能够适用的范围,实验结果表明,3个典型多目标算法求解噪声适应度函数问题均不理想,传统的蒙特卡洛积分方法随着噪声规模的增加性能下降很快,同时需要更加适用于噪声适应度方程问题的评价方法.