论文解读：Multiobjective nondominated neighbor coevolutionary algorithm with elite population （NNCA）

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前言

• 精英机制(Elitism)，在EAs中经常被用来维护好的解，即精英个体。如何利用精英个体来指导搜索过程尚未得到充分研究。
• 维持多样性搜索，提升算法收敛性能，同时降低算法复杂度一直是MOEA设计过程中的重要话题。
• 基于邻域的非支配选择(Nondominated Neighbor-based Selection, NNS)机制
  NNS的主要思想是，在开始启发式搜索之前，根据拥挤距离选择一定数量非支配个体的方法。其最早在NNIA算法(Gong, 2008)中被证明是简单有效的选择技术，作者进一步地根据拥挤距离针对选择的结果按比例进行个体复制（这一点与NNCA不同，后面会提到）。但面对那些早期阶段拥有较少非支配解的所谓的困难问题时，NNS表现效果不佳。
• 搜索停滞(Search Stagnation)问题
  通过分析发现，当非支配解集较小时，NNS会使得算法仅仅围绕有限的非支配解附近搜索，从而导致搜索停滞并出现片面的PF。这一现象被称为"搜索停滞"问题。这也是在使用NNS时所要考虑的主要问题。
• 精英种群规模保障机制(Size Guarantee Mechanism, SGM)
  为了避免搜索停滞，NNCA提出可通过SGM机制来改进NNS的性能。
  SGM的主要思想是：当精英种群(全部非支配解种群 “DT”)规模小于预设值nE时，从后备种群（全部支配解种群 “I”）中随机挑选一些支配个体加入精英种群中，以保证精英种群规模达到nE。