Abstract-Traditionella multiobjektiva evolutionära algoritmer står inför en stor utmaning när det gäller att hantera många mål. Detta beror på en hög andel icke-dominerade lösningar i befolkningen och lågt urval tryck mot Pareto fronten. För att ta itu med detta problem har en rad indikatorbaserade algoritmer föreslagits för att vägleda sökprocessen mot Paretofronten. En enda indikator kan dock vara partisk och leda till att befolkningen konvergerar till en underregion av Paretofronten. I detta dokument föreslås en multi-indicator-baserad algoritm för många objektiva optimeringsproblem. Den föreslagna algoritmen, nämligen stokastisk rankning-baserad multi-indicator Algorithm (SRA), antar stokastisk rankning teknik för att balansera sökfördomar av olika indikatorer. Empiriska studier av ett stort antal (totalt 39) problemfall från två väldefinierade referensuppsättningar med 5, 10 och 15 mål visar att SRA presterar bra i termer av inverterat generationsavstånd och hypervolymmått jämfört med toppmoderna algoritmer. Empiriska studier visar också att om ett problem kräver att algoritmen har en stark konvergensförmåga, kan SRA:s prestanda förbättras ytterligare genom att ett riktningsbaserat arkiv införlivas för att lagra välkonvergerade lösningar och upprätthålla mångfalden. Index Terms-Archive metod, många-objektiv evolutional algoritm, multi-indikator, multiobjektiv optimering, stokastisk ranking.
I REF föreslås en multi-indicator-baserad algoritm som syftar till multi-objektiva optimeringsproblem.
Stochastic Ranking Algorithm for Many-Objective Optimization Based on Multiple Indicators
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}