[發明專利]一種多目標優化方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202210105206.5
• 申請日: 2022-01-28
• 公開（公告）號: CN114417731A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 程然;侯章祿;柏卉;林劍清
• 申請（專利權）人: 南方科技大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F30/15;G06K9/62;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/06;G06F119/10
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 廖慧賢

1.一種多目標優化方法，其特征在于，包括：

獲取種群和預設優化目標；

根據所述預設優化目標對所述種群進行初始化，以得到初始解集；

獲取預設參考系數，根據所述預設參考系數對所述初始解集進行偏好分類，以得到第一偏好解集和第一非偏好解集；

根據所述第一偏好解集和所述第一非偏好解集對預設生成對抗網絡進行訓練，以得到第一偏好子代；

根據所述初始解集和所述第一偏好子代進行環境選擇，以得到目標偏好解集。

2.根據權利要求1所述的一種多目標優化方法，其特征在于，還包括：

對所述目標偏好解集進行交叉、變異處理，以得到初始子代；

根據所述初始子代和所述目標偏好解集進行環境選擇，以得到第一更新目標偏好解集。

3.根據權利要求2所述的一種多目標優化方法，其特征在于，還包括：

根據所述第一更新目標偏好解集和所述預設參考系數得到第二偏好解集和第二非偏好解集；

根據所述第二偏好解集和所述第二非偏好解集對所述預設生成對抗網絡進行訓練，得到第二偏好子代；

根據所述第二偏好子代和所述第一更新目標偏好解集進行環境選擇，以得到第二更新目標偏好解集。

4.根據權利要求1所述的一種多目標優化方法，其特征在于，所述根據所述預設優化目標對所述種群進行初始化，以得到初始解集，包括：

根據所述預設優化目標得到所述預設優化目標的約束條件和所述預設優化目標的上下界；

根據所述約束條件和所述上下界對所述種群進行初始化，以得到初始解集。

5.根據權利要求1所述的一種多目標優化方法，其特征在于，所述獲取預設參考系數，根據所述預設參考系數對所述初始解集進行偏好分類處理，以得到第一偏好解集和第一非偏好解集，包括：

根據所述預設參考系數得到參考向量；

根據所述參考向量和預設半徑對所述初始解集進行偏好分類處理，以得到第一偏好解集和第一非偏好解集。

6.根據權利要求5所述的一種多目標優化方法，其特征在于，所述根據所述初始解集和所述第一偏好子代進行環境選擇，以得到目標偏好解集，包括：

根據所述初始解集和所述第一偏好子代進行合并，以得到待處理個體；

在所述待處理個體中，將與所述參考向量的距離關系符合預設條件的個體作為優勢個體；

基于得到的所述優勢個體得到目標偏好解集。

7.根據權利要求6所述的一種多目標優化方法，其特征在于，所述在所有所述待處理個體中，將與所述參考向量的距離關系符合預設條件的個體作為優勢個體，包括：

獲取所述待處理個體與所述參考向量的距離，按所述距離由小至大挑選預設數量的個體作為所述優勢個體。

8.一種多目標優化裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊：用于獲取種群和預設優化目標；

第一處理模塊：用于根據所述預設優化目標對所述種群進行初始化，以得到初始解集；

第二處理模塊：用于獲取預設參考系數，根據所述預設參考系數對所述初始解集進行偏好分類，以得到第一偏好解集和第一非偏好解集；

第三處理模塊：用于根據所述第一偏好解集和所述第一非偏好解集對預設生成對抗網絡進行訓練，以得到第一偏好子代；

目標偏好解集生成模塊：用于根據所述初始解集和所述第一偏好子代進行環境選擇，以得到目標偏好解集。

9.一種計算機設備，其特征在于，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7中任意一項所述的方法。

10.一種存儲介質，所述存儲介質為計算機可讀存儲介質，其特征在于，存儲有計算機可執行指令，所述計算機可執行指令用于執行如權利要求1至7中任意一項所述的方法。