Abstrakt. Optimering i föränderlig miljö är en utmanande uppgift, särskilt när flera mål ska optimeras samtidigt. Den grundläggande idén för att ta itu med dynamiska optimeringsproblem är att använda historieinformation för att vägleda framtida sökningar. I detta dokument införs två strategier för återinitiering av befolkningen när en förändring i miljön upptäcks. Den första strategin är att förutsäga den nya platsen för individer från den plats förändringar som har skett i historien. Den nuvarande populationen ersätts sedan delvis eller helt av de nya individer som genereras på grundval av förutsägelser. Den andra strategin är att störa den nuvarande befolkningen med en Gaussian buller vars varians uppskattas enligt tidigare förändringar. De förutsägelsebaserade populationsreinialiseringsstrategierna, tillsammans med den slumpmässiga reinialiseringsmetoden, jämförs sedan med två biobjektiva testproblem. Slutsatser om de olika reinialiseringsstrategierna dras utifrån de preliminära empiriska resultaten.
Zhou m.fl. I REF föreslogs två strategier för att genomföra en återinitiering av befolkningen när en förändring i miljön upptäcks.
Prediction-based Population Re-initialization for Evolutionary Dynamic Multi-objective Optimization
{'venue': 'EMO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}