Under de senaste decennierna har evolutionära algoritmer framträtt som ett revolutionärt tillvägagångssätt för att lösa sök- och optimeringsproblem med flera motstridiga mål. Utöver deras förmåga att söka oinskränkt stora utrymmen för flera lösningar, dessa algoritmer kan upprätthålla en varierad population av lösningar och utnyttja likheter av lösningar genom rekombination. Befintliga teorier och numeriska experiment har dock visat att det är omöjligt att utveckla en enda algoritm för befolkningsutveckling som alltid är effektiv för en mängd olika optimeringsproblem. Här visar vi att betydande förbättringar i effektiviteten av evolutionär sökning kan uppnås genom att köra flera optimeringsalgoritmer samtidigt med hjälp av nya koncept för globalt informationsutbyte och genetiskt adaptiv avkomma skapande. Vi kallar detta tillvägagångssätt en multialgoritm, genetiskt adaptiv multiobjektiv, eller AMALGAM, metod, för att framkalla bilden av ett förfarande som slår samman styrkor av olika optimeringsalgoritmer. Riktmärkesresultat med hjälp av en uppsättning välkända flerobjektiva testproblem visar att AMALGAM närmar sig en faktor på 10 förbättringar jämfört med nuvarande optimeringsalgoritmer för de mer komplexa, högre dimensionella problemen. AMALGAM-metoden ger nya möjligheter att lösa tidigare svårhanterliga optimeringsproblem. evolutionär sökning  med flera mål  med optimeringsproblem  på Pareto front E volutationsoptimering är ett ämne av stort intresse inom många studieområden, inklusive beräkningskemi, biologi, bioinformatik, ekonomi, beräkningsvetenskap, geofysik och miljövetenskap (1-8). Målet är att bestämma värden för modellparametrar eller tillståndsvariabler som ger bästa möjliga lösning på en fördefinierad kostnad eller objektiv funktion, eller en uppsättning optimala avräkningsvärden vid två eller flera motstridiga mål. Att hitta optimala lösningar visar sig dock ofta vara mödosamt långtråkigt, eller till och med helt bortom nuvarande eller beräknad beräkningskapacitet (9). Här anser vi en multiobjektiv minimering problem, med n beslut variabler (parametrar) och m mål:, där x betecknar beslut vektorn, och y är det objektiva utrymmet. Vi begränsar uppmärksamheten till optimeringsproblem där parametern sökutrymme X, även om kanske ganska stor, begränsas: x  till (x 1,. .., x n ) X.....,.................................................................................................. Förekomsten av flera mål i ett optimeringsproblem ger upphov till en uppsättning Pareto-optimala lösningar, i stället för en enda optimal lösning (10, 11). En Paretooptimal lösning är en lösning där ett mål inte kan förbättras ytterligare utan att orsaka en samtidig nedbrytning i minst ett annat mål. De utgör därför globalt sett optimala lösningar på problemet med kompromisser. Många metoder har föreslagits för att effektivt hitta Pareto-optimala lösningar för komplexa multiobjektiva optimeringsproblem (12-15). I synnerhet har evolutionära algoritmer framträtt som den mest kraftfulla metoden för att lösa sök- och optimeringsproblem som involverar flera motstridiga mål. Utöver deras förmåga att söka oinskränkt stora utrymmen för flera Pareto-optimala lösningar, dessa algoritmer kan upprätthålla en mängd olika lösningar och utnyttja likheter av lösningar genom återkombination. Dessa attribut leder till effektiv konvergens till Pareto-optimal front i en enda optimeringskörning (13). Av dessa har den icke-dominerade sorterade genetiska algoritmen II (NSGA-II) (14) fått mest uppmärksamhet på grund av sin enkelhet och visade överlägsenhet över andra metoder. Även om det multiobjektiva optimeringsproblemet har studerats ganska ingående, implementerar aktuella evolutionära algoritmer vanligtvis en enda algoritm för populationsutveckling. Att förlita sig på en enda biologisk modell av naturligt urval och anpassning förutsätter att det finns en enda metod som effektivt utvecklar en population av potentiella lösningar genom parameterutrymmet. Befintliga teorier och numeriska experiment har dock visat att det är omöjligt att utveckla en enda algoritm för befolkningsutveckling som alltid är effektiv för en mängd olika optimeringsproblem (16). Under de senaste åren har memetiska algoritmer (även kallade hybridgenetiska algoritmer) föreslagits för att öka sökeffektiviteten hos populationsbaserade optimeringsalgoritmer (17). Dessa metoder är inspirerade av modeller för anpassning i naturliga system och använder en genetisk algoritm för global utforskning av sökområdet, kombinerat med en lokal sökheuristisk för exploatering. Memetiska algoritmer har visat sig avsevärt påskynda utvecklingen mot den globala optimala lösningen för en mängd verkliga optimeringsproblem. Men vår gissning är att ett sökförfarande som anpassar sig efter hur det frambringar avkomma, baserat på form och lokala särdrag i fitnesslandskapet, kommer att ytterligare förbättra effektiviteten i evolutionärt sökande. Detta tillvägagångssätt kommer sannolikt att vara produktivt eftersom konditionslandskapets natur (objektiva funktioner kartlagda i parameterutrymmet, även kallade responsytan) ofta varierar avsevärt mellan olika optimeringsproblem, och dynamiska förändringar på väg till de globala optimala lösningarna. Med inspiration från ensemblens väderprognos (18) presenterar vi ett innovativt förfarande med genetiskt adaptiv evolutionsoptimering. Metoden kombinerar två koncept, samtidig multimetodsökning och självadaptiv avkomma, för att säkerställa en snabb, tillförlitlig och beräkningseffektiv lösning på multiobjektiva optimeringsproblem. Vi kallar detta tillvägagångssätt en multi-algoritm, genetiskt adaptiv multiobjektiv, eller AMALGAM, metod, för att framkalla bilden av ett förfarande som blandar attributen för de bästa tillgängliga individuella optimeringsalgoritmer. För att framgångsrikt genomföra AMALGAM-metoden måste tre frågor tas upp. För det första, hur kan vi bäst göra flera algoritmer meningsfullt kommunicera med varandra, och dela deras information? För det andra: Vilken är den mest effektiva metoden för att skapa adaptiva barn? Slutligen, som
Vrugt och Robinson REF föreslog en multialgoritm genetiskt adaptiv multiobjektiv (AMALGAM) metod som utför samarbetssökning med hjälp av olika MOEAs.
Improved evolutionary optimization from genetically adaptive multimethod search
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}