近日，我院2020级硕士研究生甘兴家以第一作者在国际顶级期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》(中科院1区Top，IF: 16.497) 发表题为“An Adaptive Reference Vector-based Interval Multi-Objective Evolutionary Algorithm”的学术论文。导师孙靖教授为论文通讯作者，贾东宝副教授、戴红伟教授和仲兆满教授为论文合作者。
区间参数多目标优化问题在实际应用中是非常重要且普遍存在的，如投资组合、机器人路径规划和流水作业调度等。相比确定型多目标优化问题，目前针对该问题的研究很少，问题中含有的不确定性也对算法的多样性和求解效率提出了更高要求。所提基于自适应参考向量的区间多目标进化算法以MOEA/D为框架，首先基于区间参考点构建区间型标量函数，将原问题分解为一系列含区间参数的子问题。然后，运用综合评价方法，设计区间个体的集成比较策略。最后，利用区间拥挤距离自适应调整参考向量的分布，以提高种群的多样性。
主要贡献包括：
(1) 提出了求解区间参数多目标优化问题的MOEA/D范式，丰富了区间多目标进化算法，极大提高了算法的求解性能。特别是在运行时间和对不规则前沿的响应方面，表现出很强的竞争力。
(2) 将区间不确定性引入MOEA/D中，构造了区间型参考点和区间型标量函数，以充分保留不确定信息。同时，利用综合评价方法集成比较区间个体，综合考虑不同区间偏序关系的比较结果，提高了区间个体的区分度，进而选择出了优势个体。
(3) 提出了一种基于区间拥挤距离的自适应参考向量调整策略，该策略通过在进化过程中感知不规则前沿的稀疏性，调整参考向量的分布，从而增强种群的多样性。
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论文信息：
Title: An Adaptive Reference Vector-based Interval Multi-Objective Evolutionary Algorithm.
Authors: Xingjia Gan, Jing Sun, Dunwei Gong, Dongbao Jia, Hongwei Dai and Zhaoman Zhong.
Source: DOI: 10.1109/TEVC.2022.3193294.
