Abstract-Det är allmänt accepterat att Pareto-baserade evolutionära multiobjektiv optimering (EMO) algoritmer stöter på svårigheter att hantera många objektiva problem. I dessa algoritmer leder ineffektiviteten av Paretos dominansförhållande för ett högdimensionellt utrymme till att mekanismer för mångfaldsunderhåll spelar den ledande rollen under den evolutionära processen, medan preferensen för mekanismer för mångfaldsunderhåll för individer i glesa regioner resulterar i de slutliga lösningarna som distribueras brett över det objektiva utrymmet men långt från den önskade Paretofronten. Intuitivt, det finns två sätt att ta itu med detta problem: 1) ändra Pareto dominans förhållande och 2) ändra mekanismen mångfald underhåll i algoritmen. I detta dokument fokuserar vi på det senare och föreslår en strategi för bedömning av tätheten (SDE). Syftet med vår studie är att utveckla en allmän modifikation av densitetsberäkning för att göra Pareto-baserade algoritmer lämpliga för många-objektiv optimering. I motsats till traditionell täthetsuppskattning som endast omfattar fördelningen av individer i befolkningen omfattar SDE både enskilda individers spridnings- och konvergensinformation. Tillämpningen av SDE i tre populära Paretobaserade algoritmer visar dess användbarhet när det gäller att hantera många objektiva problem. Dessutom visar en omfattande jämförelse med fem toppmoderna EMO-algoritmer sin konkurrenskraft när det gäller att balansera konvergens och mångfald av lösningar. Dessa resultat visar inte bara att SDE är ett bra alternativ för att ta itu med många objektiva problem, utan också presenterar en allmän utvidgning av Paretobaserade algoritmer i många-objektiva optimering. Index Termer-Konvergens, mångfald, evolutionär multiobjektiv optimering, många-objektiv optimering, skiftbaserad densitetsuppskattning.
Till exempel omfattar strategin för bedömning av den ändrade densiteten (Ref) både konvergens- och mångfaldsinformation för enskilda personer i urvalsprocessen.
Shift-Based Density Estimation for Pareto-Based Algorithms in Many-Objective Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}