Abstract-Medan Pareto-baserade multiobjektiva optimeringsalgoritmer fortsätter att visa effektivitet för ett brett spektrum av praktiska problem som främst omfattar två eller tre mål, har deras begränsade tillämpning för många objektiva problem, på grund av den ökande andelen icke-dominerade lösningar och bristen på tillräckligt urval tryck, också gradvis erkänts. I denna uppsats återupplivar vi en tidigt utvecklad och beräknings dyrt styrka Pareto-baserad evolutional algoritm genom att införa en effektiv referensriktionsbaserad densitetsskattare, ett nytt fitness uppdragsschema, och en ny miljö urvalsstrategi, för att hantera både multiobjektiva och många-objektiva problem. Den föreslagna algoritmens prestanda valideras och jämförs med några toppmoderna algoritmer på ett antal testproblem. Experimentella studier visar att den föreslagna metoden visar mycket konkurrenskraftiga resultat när det gäller både multiobjektiva och många objektiva problem som behandlas i detta dokument. Dessutom avslöjar våra omfattande undersökningar och diskussioner ett intressant fynd, det vill säga mångfald-första-och-konvergens-andra urvalsstrategier kan ha stor potential att hantera många måloptimering. Index Terms-Computational komplexitet, många-objektiv optimering, multiobjektiv optimering, referensriktning, styrka Pareto evolutional algoritm (SPEA).
Jiang och Yang REF förbättrade en tidig föreslagen styrka Pareto-baserad EA genom att utveckla tre tekniker, dvs. en ny referensriktionsbaserad densitetsskattare, en helt ny fitnessfunktion och en ny strategi för miljöval.
A Strength Pareto Evolutionary Algorithm Based on Reference Direction for Multiobjective and Many-Objective Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}