关键词：高维多目标优化；目标降维；稀疏特征选择
摘 要：目标降维算法通过去除冗余的目标达到简化问题规模的目的,为求解高维多目标优化问题提供了一种新的思路和方法.近似解集的几何结构特征和Pareto占优关系从不同侧面反映了多目标优化问题的内在结构特性,而现有算法仅利用其中一种特征分析目标之间的关系,具有较大局限性.本文提出基于稀疏特征选择的目标降维方法,该方法利用近似解集的几何结构特征构建稀疏回归模型,求解高维目标空间映射为低维目标子空间的稀疏投影矩阵,依据此矩阵度量目标的重要性,并利用Pareto占优关系改变程度选择满足误差阈值的目标子集,实现目标降维.通过与其他已有目标降维算法比较,实验结果表明本文提出的降维算法具有较高的准确性,并且受近似解集质量的影响较小.