面向随机动态环境的多样性协同记忆动态多目标优化方法

本发明涉及动态多目标优化技术领域，具体公开一种面向随机动态环境的多样性协同记忆动态多目标优化方法。该方法通过系统初始化与环境监测确定环境状态，构建并维护质量记忆档案（QA）、决策多样性记忆档案（DA）及进化潜力记忆档案（PA）组成的协同记忆档案体系；识别新环境特征后，自适应评估新环境与历史环境的相似度及变化剧烈程度，同时量化历史解的进化潜力与决策多样性；基于评估结果动态调整档案提取比例，通过分层筛选构建新环境初始种群，最终结合实时环境检测的进化优化实现迭代更新。本发明避免对未来环境的确定性预测，解决现有方法多样性盲目、记忆单一、响应滞后等问题，提升算法在随机动态环境下的鲁棒性、效率与适应性。