Abstrakt. Dynamisk optimering med hjälp av evolutionära algoritmer får allt större intressen. Typiska testfunktioner för att jämföra prestanda hos olika dynamiska optimeringsalgoritmer saknas dock fortfarande. Detta papper föreslår en metod för att konstruera dynamiska optimering testproblem med hjälp av multi-objektiv optimering (MOO) koncept. Genom att samla olika mål för ett MOO-problem och ändra vikterna dynamiskt kan vi systematiskt konstruera dynamiska enskilda objektiva och multiobjektiva testproblem. Den föreslagna metoden är beräkningseffektiv, lättåtkomlig och funktionellt kraftfull. Detta beror främst på att den föreslagna metoden associerar dynamisk optimering med multi-objektiv optimering och därmed kan de rika MOO testproblemen enkelt anpassas till dynamiska optimeringstestfunktioner.
Yaochu Jin och Bernhard Sendhoff utvecklade en metod för att konstruera dynamiska flerobjektiva testproblem som samlade olika mål för befintliga stationära multiobjektiva problem (SMOPs) och ändra vikterna dynamiskt REF.
Constructing Dynamic Optimization Test Problems Using the Multi-objective Optimization Concept
{'venue': 'EvoWorkshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}