Giagkiozis, I., Purshouse, R.C. Och Fleming, P.J. (2012) Om inte annat anges är fulltextartiklar skyddade av upphovsrätt med alla rättigheter förbehållna. Undantaget från upphovsrätten i 29 § upphovsrätts-, formgivnings- och patentlagen från 1988 gör det möjligt att göra en enda kopia enbart för icke-kommersiell forskning eller privata studier inom gränserna för fair trade. Förlaget eller andra rättighetshavare kan tillåta ytterligare reproduktion och återanvändning av denna version -se White Rose Research Online rekord för denna artikel. Om posterna identifierar förlaget som upphovsrättsinnehavare kan användarna kontrollera eventuella särskilda användningsvillkor på förlagets webbplats. Om du anser att innehållet i White Rose Research Online strider mot brittisk lag, vänligen meddela oss via e-post eprints@whiterose.ac.uk inklusive webbadressen till posten och anledningen till begäran om utträde. Abstract-Decomposition-baserade algoritmer för multi-objektiva optimeringsproblem har ökat i popularitet under det senaste årtiondet. Även om deras konvergens till Pareto optimal front (PF) i flera fall är överlägsen den av Pareto-baserade algoritmer, problemet med att välja ett sätt att distribuera eller vägleda dessa lösningar i ett högdimensionellt utrymme har inte undersökts. I detta arbete introducerar vi ett nytt koncept som vi kallar generaliserad nedbrytning. Generaliserad nedbrytning ger ett ramverk med vilket beslutsfattaren (DM) kan vägleda den underliggande evolutionära algoritmen mot specifika regioner av intresse eller hela Pareto front med den önskade fördelningen av Pareto optimala lösningar. Dessutom visar det sig att generaliserad nedbrytning förenklar många objektiva problem genom att förena de tre prestationsmålen för multi-objektiva evolutionära algoritmer - konvergens till PF, jämnt fördelade Pareto optimala lösningar och täckning av hela fronten - till endast en, konvergens. En ram, upprättad på generaliserad nedbrytning, och en uppskattning av distributionsalgoritm (EDA) baserad på lågorderstatistik, nämligen korsentropimetoden (CE), skapas för att illustrera fördelarna med det föreslagna konceptet för många objektiva problem. Detta val av EDA gör det också möjligt att testa hypotesen att lågorderstatistikbaserade EDAs kan ha jämförbar prestanda med mer avancerade EDA.
I. Giagkiozis m.fl. föreslog en ny metod som kan dra nytta av kunskapen om korsentropi för att lösa problemet med multi-objekt programmering REF.
Generalized decomposition and cross entropy methods for many-objective optimization
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}