MOEA/D (multi-objektiv evolutional algoritm baserad på nedbrytning) har nyligen uppnått stor framgång inom området evolutionär multi-objektiv optimering och har fått mycket uppmärksamhet. Den bryter ner ett multiobjektivt optimeringsproblem (MOP) till en uppsättning skalära subproblem med hjälp av jämnt fördelade aggregationsviktvektorer och ger en utmärkt allmän algoritmisk ram för evolutionär multiobjektiv optimering. Generellt sett kan enhetligheten hos viktvektorer i MOEA/D säkerställa mångfalden av Pareto optimala lösningar, men det kan inte fungera lika bra när målet MOP har en komplex Pareto front (PF; dvs. diskontinuerlig PF eller PF med skarp topp eller låg svans). För att åtgärda detta föreslår vi en förbättrad MOEA/D med adaptiv viktvektorjustering (MOEA/D-AWA). Enligt analysen av det geometriska förhållandet mellan viktvektorerna och de optimala lösningarna under Chebysjevs nedbrytningsschema införs en ny initieringsmetod för viktvektorer och en adaptiv anpassningsstrategi för viktvektorer i MOEA/D-AWA. Vikterna justeras regelbundet så att underproblemens vikter kan omfördelas adaptivt för att uppnå bättre enhetlighet i lösningarna. Under tiden, computing
qi m.fl. REF föreslår en adaptiv viktjustering som använder de erhållna icke-dominerade lösningarna för att installera om viktvektorerna.
MOEA/D with Adaptive Weight Adjustment
{'venue': 'Evolutionary Computation', 'journal': 'Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}