TCYB_双层优化问题下进化算法的高效建模方法_好的双层进化优化方法

Efficient Surrogate Modeling Method for Evolutionary Algorithm to Solve Bilevel Optimization Problems

作者：Hao Jiang, Kang Chou, Ye Tian , Xingyi Zhang , Senior Member, IEEE, and Yaochu Jin, Fellow, IEEE

动机/要解决的问题：上层问题的解决取决于相应下层问题的最优性，然而每个上层解决方案所需的大量下层优化消耗了太多的函数评估，导致 EA 的优化性能不佳。【BLOP 是强 NP 难问题。其次，可行的双层解决方案需要较低的水平最优值。在欺骗性的情况下，不准确的较低级别最优解可能会误导算法。且在解决较低层次的问题时，很难保证最优性，特别是对于非线性和黑盒问题。第三，下层问题的优化对于每个上层解决方案的评估是必要的。因此，求解 BLOP 的函数求值次数通常非常多。】

方法：在上层优化过程中，BL-SAEA构建上层代理模型，为下层优化选择几个有前景的上层解决方案。由于只有少量的上层解决方案需要下层优化，因此可以大大减少函数评估的数量。在低层优化过程中，BL-SAEA构建多个低层代理模型来初始化低层优化的种群，从而进一步减少函数评估的次数。

实验结论：两个广泛使用的基准测试和两个现实世界的 BLOP 的实验结果证明了我们提出的算法在有效性和效率方面优于六种最先进的算法。