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(1) 基于角度向量的支配准则设计

多目标优化问题的求解核心在于如何有效引导种群向Pareto前沿收敛。传统Pareto支配准则在处理高维目标空间时面临严峻挑战，其支配能力随目标维度增加呈指数级衰减。具体而言，当目标数量超过三个时，种群中大部分个体趋于互不支配状态，导致选择压力急剧下降。为应对这一困境，可构建基于角度向量的支配比较机制。该机制首先为种群中每个解计算其在目标空间中相对于理想点的方向向量，随后将该方向向量映射至单位超球面上，形成标准化的角度表示。在进行支配比较时，算法不再直接比较各目标函数值，而是比较两个解的角度向量分量。若解A的角度向量在所有分量上均不劣于解B，且至少存在一个分量严格优于解B，则判定A角度支配B。这种支配准则的优势在于其支配强度与目标维度的关联性显著弱于传统Pareto支配。通过理论分析可以证明，角度支配准则满足Pareto完备性条件，即任何被Pareto支配的解必然被角度支配，而任何Pareto最优解不会被角度支配。在实际算法实现中，角度向量的计算需要预先确定理想点位置，可通过维护种群历史最优值动态更新。此外，为增强算法的鲁棒性，可引入参数化角度阈值，允许在近似角度支配关系时给予一定容忍度，从而在保持收敛压力的同时避免过度淘汰潜在优质解。

(2) 预处理与邻域惩罚的多样性保持策略

高维多目标优化中，当Pareto支配准则失效时，多样性保持机制成为种群选择的主导因素。然而传统基于密度估计的多样性保持方法存在固有缺陷，其倾向于保留位于稀疏区域的解，而这些解往往距离真实Pareto前沿较远，表现出较差的收敛性。为平衡种群的收敛性与多样性，可设计两阶段的多样性保持策略。第一阶段为预处理过程，旨在识别并删除支配抵抗解。支配抵抗解的特征是在某一个或少数几个目标上表现极端优异，但在其余目标上表现极差，这类解虽然在Pareto意义下不被支配，但实际上偏离Pareto前沿较远。预处理阶段通过计算每个解与其最近邻解之间的目标向量夹角来识别支配抵抗解，夹角过大的解被判定为支配抵抗解予以删除。第二阶段为邻域惩罚选择，在预处理后的解集中挑选最终存档解。该阶段首先根据解的收敛性指标（如到理想点的距离）对解进行排序，然后依次将排序靠前的解加入存档。每当一个解被选入存档后，其邻域内的其他解将受到惩罚，惩罚程度与邻域距离负相关。这种惩罚机制确保在优先选择收敛性好的解的同时，避免选择过于聚集的解，从而在存档中维持良好的多样性分布。邻域半径的设定可采用自适应策略，根据当前存档规模和目标空间范围动态调整。

(3) 自适应参考点更新与进化强化学习融合

基于分解的多目标优化算法依赖预定义参考点集引导搜索方向，但传统单纯形方法生成的参考点集在高维空间中面临数量爆炸问题，且无法适应非规则Pareto前沿形状。自适应参考点更新策略通过动态调整参考点分布来克服这些限制。该策略包含四个核心操作：删除无效参考点、添加稀疏区域解对应的参考点、生成新参考点、以及参考点微调。无效参考点的判定基于其关联解的数量和质量，长期无关联解或关联解收敛性差的参考点将被删除。稀疏区域的识别采用基于目标空间划分的密度估计方法，对于解分布稀疏的区域，算法将当前存档中该区域的解投影至参考点超平面，生成新的参考点以加强该区域的搜索。

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