(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111566150.5 (22)申请日 2021.12.20 (71)申请人 重庆大学 地址 400030 重庆市沙坪坝区沙正 街174号 (72)发明人 袁田　陈乙雄　 (74)专利代理 机构 重庆天成卓越专利代理事务 所(普通合伙) 50240 代理人 王宏松 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 30/15(2020.01) G06N 3/12(2006.01) G06F 111/06(2020.01) (54)发明名称 全局替换的自适应 权重调整方法 (57)摘要 本发明提出了一种全局替换的自适应权重 调整方法， 包括以下步骤： S1， 用精英个体替换种 群内聚合函数值差的个体； S2， 根据种群活跃度 判断收敛状态； S3， 当连续l代的种群活跃度都小 于阈值L时， 根据种群中个体的稀疏度S， 对稀疏 度S低于阈值σ的个体对应的子问题进行删除， 同时在稀疏度S最高地方添加子问题； S4， 得到最 优解。 本发明在保证种群多样性的前提下， 加快 收敛速度； 通过种群信息来决定调整权重的时 间； 以及根据稀疏的自适应调整权重向量， 以便 适应有不 规则帕累托前沿的MOP。 权利要求书2页 说明书11页 附图7页 CN 114417702 A 2022.04.29 CN 114417702 A 1.一种全局替换的自适应权 重调整方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1， 用精英个 体替换种群内聚合 函数值差的个 体； 所述精英个体为两个个体的聚合函数值相比较， 聚合函数值较小的个体， 所述聚合函 数值差的个 体为两个 个体的聚合 函数值相比较， 聚合 函数值较大的个 体； S2， 根据种群活跃度判断 收敛状态； S3， 当连续l代的种群活跃度都小于阈值L时， 根据种群中个体的稀疏度S， 对稀疏度S低 于阈值σ 的个 体对应的子问题进行删除， 同时在稀疏度S最高的地方 添加子问题； S4， 得到最优解。 2.根据权利要求1所述的一种全局替换的自适应权重调整方法， 其特征在于， 所述S1包 括： 使用可替换概 率θ 来决定后代能否替换原解： 其中， θj表示第j个 个体的可替换概 率； r代表还未被替换的个数； R代表聚合函数值差 于后代的解的个数， 即可被替换解的个数； dj代表第j个可替换解与后代的聚合 函数差值； 表示di的最大值； di表示第i个可替换解与后代的聚合 函数差值。 3.根据权利要求1所述的一种全局替换的自适应权重调整方法， 其特征在于， 所述S2中 的种群活跃度包括： 其中ACt表示第t代种群活跃度； N为种群大小； t代表第t代种群； 表示第t‑1代种群xi的聚合函数值； 表示第t代种群xi的聚合函数值； xi代表第i个个体。 4.根据权利要求1所述的一种全局替换的自适应权重调整方法， 其特征在于， 所述S3 中 的稀疏程度的评价包括： 使用邻近距离来评价当前解的稀疏程度， 取值为个体的前m个最近欧式距离的平均值， 种群中第j个 个体的稀疏程度定义如下：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114417702 A 2其中Sj表示种群中第j个 个体的稀疏程度； 为第j个个体到第i个最近邻个 体的欧氏距离； m为目标函数个数。 5.根据权利要求1所述的一种全局替换的自适应权重调整方法， 其特征在于， 所述S3 中 的添加子问题包括： 在稀疏度最高的个体对应的子问题与其最近邻居对应子问题间添加子问题， u， v为两 个子问题对应的权 重向量， 子问题对应的权 重向量计算公式如下： 其中 表示第1个目标函数的权重， 表示第2个目标函数的权重， 表示第m个目标函数的权 重； 然后从外 部种群中挑选一个与新权 重的聚合 函数值最小的解， 作为 新的子问题的解。 6.根据权利要求1所述的一种全局替换的自适应权重调整方法， 其特征在于， 所述S3还 包括： 每次调整一个子问题， 进行多次调 整， 直至没有个体的稀疏度低于阈值σ 或者达到最大 调整次数nus。 7.根据权利要求1所述的一种 全局替换的自适应权重调 整方法， 其特征在于， 还包括通 过反转世代 距离进行评估： 其中IGD表示反转世代 距离； P*表示PF*的大小； PF*是已知的真实帕累托 前沿的一组值； di是第i个真实前沿点到帕累托前沿PF的最近欧氏距离 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114417702 A 3