Abstract-Kombinera idéer från evolutionära algoritmer, nedbrytning tillvägagångssätt, och Pareto lokal sökning, föreslår detta papper en enkel men effektiv memetisk algoritm för kombinatoriska multiobjektiva optimeringsproblem: memetisk algoritm baserad på nedbrytning (MOMAD). Den bryter ner ett kombinatoriskt multiobjektivt problem till ett antal enskilda objektiva optimeringsproblem med hjälp av en aggregationsmetod. MOMAD utvecklar tre populationer: 1) population P L för registrering av den aktuella lösningen på varje subproblem; 2) population P P för lagring av startlösningar för Pareto lokal sökning; och 3) en extern population P E för underhåll av alla icke-dominerade lösningar som hittills hittats under sökningen. Ett problemspecifikt enskilt mål heuristiskt kan tillämpas på dessa subproblem för att initiera de tre populationerna. Vid varje generation, en Pareto lokal sökning metod tillämpas först för att söka ett område i varje lösning i P P för att uppdatera P L och P E. Då en enda objektiv lokal sökning tillämpas på varje perturbed lösning i P L för att förbättra P L och P E, och reinialisering P P P. Förfarandet upprepas tills ett stopp villkor uppfylls. MOMAD ger en generisk hybrid multiobjektiv algoritmisk ram inom vilken problemspecifik kunskap, välutvecklad enskild objektiv lokal sökning och heuristik och Pareto lokala sökmetoder kan hybridiseras. Det är en populationsbaserad iterativ metod och därmed en algoritm när som helst. Omfattande experiment har genomförts i detta papper för att studera MOMAD och jämföra det med några andra state-of-theart algoritmer på multiobjektive resande säljare problem och multiobjektive knapsack problem. De experimentella resultaten visar att vår föreslagna algoritm överträffar eller presterar på liknande sätt som de bästa hittills heuristikerna på dessa två problem. Index Villkor-Dekomposition, lokal sökning, multiobjektiv knapsack problem, multiobjektiv optimering, multiobjektiv resande säljare problem.
Dessutom, den multiobjektiva memetisk algoritm baserad på nedbrytning (MOMAD) föreslås av Ke et al. REF är en av de senaste algoritmerna för MCOPs.
Hybridization of Decomposition and Local Search for Multiobjective Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}