Abstrakt. I detta papper genomför vi en fitness landskapsanalys för multiobjektive combinatorial optimering, baserat på den lokala optiman av multiobjektive N K-landscapes med objektiv korrelation. I singleobjektiveoptimering har det blivit tydligt att lokala optima har en stark inverkan på metaheuristics prestanda. Här föreslår vi en utvidgning till flermålsmålet, baserat på Paretos dominans. Vi studerar problemets medinflytande, graden av icke-linjäritet, antalet mål och korrelationsgraden mellan objektiva funktioner på antalet Pareto lokala optima. Syftet med fitness landskapsanalys är att förstå egenskaperna hos en given kombinatorial optimering problem för att utforma effektiva sök algoritmer. En av de viktigaste funktionerna är antalet lokala optima, deras fördelning över sökområdet och formen av deras bassänger av attraktion. När det till exempel gäller en objektiv optimering har det visat sig att lokala optima tenderar att samlas i ett "centralmassiv" för många kombinatoriska problem, t.ex. familjen N K-landscapes [1]. Många metoder är utformade för att "flykta" från sådana lokala optima. Dock är mycket lite känt i ramen för multiobjektive combinatorial optimering (MoCO), där en av de mest utmanande frågan bygger på identifiering av uppsättningen av Pareto optimala lösningar. En Pareto Local Optima (PLO) [2] är en lösning som inte domineras av någon av sina grannar. Beskrivningen av PLO är ett av de första grundläggande stegen mot beskrivningen av de strukturella egenskaperna hos ett MoCO-problem. Förvånansvärt nog finns det fram till nu en brist på studier om antalet och fördelningen av PLO i MoCO. Som i en objektiv optimering, PLO-relaterade egenskaper tydligt har en stark inverkan på landskapet av problemet, och sedan på effektiviteten av sökalgoritmer. I synnerhet är lokala sökalgoritmer utformade för att ta hänsyn till dem. Till exempel, familjen Pareto Local Search (PLS) [2] iterativt förbättrar en uppsättning lösningar med avseende på ett visst grannskap
Senare genomförde REF en studie av landskapet för lokala optima i sådana problem.
Pareto Local Optima of Multiobjective NK-Landscapes with Correlated Objectives
{'venue': 'Lecture Notes in Computer Science', 'journal': 'Lecture Notes in Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}