Abstract-In evolutional multiobjektive optimering, att upprätthålla en god balans mellan konvergens och mångfald är särskilt avgörande för prestanda för de evolutionära algoritmerna (EAs). Dessutom blir det allt viktigare att införliva användarnas preferenser eftersom det kommer att vara mindre sannolikt att uppnå en representativ delmängd av Pareto-optimala lösningar med hjälp av en begränsad befolkningsstorlek som antalet mål ökar. I detta dokument föreslås en referens vektorstyrd EA för många måloptimering. Referensvektorerna kan användas inte bara för att bryta ner det ursprungliga multiobjektiva optimeringsproblemet i ett antal enskilda delproblem, utan också för att belysa användarinställningarna för att rikta in sig på en föredragen undergrupp av hela Paretofronten (PF). I den föreslagna algoritmen används en skalariseringsmetod, så kallad vinkelpenalized distans, för att balansera konvergensen och mångfalden av lösningarna i det högdimensionella objektiva utrymmet. En anpassningsstrategi föreslås för att dynamiskt justera fördelningen av referensvektorerna i enlighet med skalorna för de objektiva funktionerna. Våra experimentella resultat på en mängd olika testproblem visar att den föreslagna algoritmen är mycket konkurrenskraftig i jämförelse med fem toppmoderna EA för många objektiva optimeringar. Dessutom visar vi att referensvektorer är effektiva och kostnadseffektiva för preferenser artikulation, vilket är särskilt önskvärt för många-objektiv optimering. Dessutom föreslås en strategi för regenerering av referensvektorer för hantering av oregelbundna PF. Slutligen, den föreslagna algoritmen utvidgas för att lösa begränsade många-objektiva optimeringsproblem.
Cheng m.fl. REF föreslog en referensvektor som vägledde EA för många måloptimering, där referensvektorn inte bara kan användas för att bryta ner det ursprungliga optimeringsproblemet i ett antal enskilda delproblem, utan också användas för att vägleda sökandet mot en föredragen region.
A Reference Vector Guided Evolutionary Algorithm for Many-Objective Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}