Сравнение эффективности различных подходов к формированию популяции при решении задач многокритериальной нестационарной оптимизации

Многокритериальная нестационарная оптимизация является недостаточно изученным на данный момент классом задач оптимизации, однако представляет собой большую практическую ценность. В задачах многокритериальной нестационарной оптимизации целевые функции, их параметры и ограничения, накладываемые на область поиска, изменяются во времени, из этого следует изменение решения задачи. При возникновении изменений в задаче алгоритму необходимо адаптироваться к изменениям таким образом, чтобы скорость сходимости к решению задачи была достаточно высокой. Работа посвящена сравнению эффективности использования трех разных подходов к формированию популяции при возникновении изменений в задаче многокритериальной нестационарной оптимизации: использование полученных на предыдущем шаге решений, случайная инициализация популяции и частичное использование предыдущих решений. В первой части статьи приводится классификация изменений, возникающих в задачах этого типа; рассматриваются существующие на данный момент подходы к решению задач, основанные на использовании эволюционных алгоритмов. В ходе исследования при решении задач многокритериальной нестационарной оптимизации используются алгоритмы многокритериальной оптимизации NSGA-2 и SPEA2, для сравнения подходов к формированию популяции используется набор тестовых задач. Полученные результаты были обработаны с помощью статистического критерия Манна - Уитни. Было выявлено, что скорость изменений в задаче влияет на эффективность использования при формировании популяции решений, полученных в предыдущий момент времени.