Strafffunktioner används ofta i begränsad optimering. Det är dock mycket svårt att hitta rätt balans mellan objektiva funktioner och strafffunktioner. I detta dokument introduceras ett nytt tillvägagångssätt för att balansera mål- och strafffunktioner stokastiskt, dvs. stokastisk rankning, och presenteras en ny syn på strafffunktionsmetoder när det gäller dominansen av straff och objektiva funktioner. Några av fallgroparna med naiva straffmetoder diskuteras i dessa termer. Den nya rangordningsmetoden testas med hjälp av en (μ, λ) utvecklingsstrategi för 13 referensproblem. Våra resultat visar att lämplig rankning ensam (dvs. urval), utan införandet av komplicerade och specialiserade variationsoperatörer, kan förbättra sökningen prestanda avsevärt.
År 2000 införde Runarsson och Yao REF en stokastisk rankningsmetod som en ny begränsningshanteringsteknik för att balansera mål- och strafffunktioner stokastiskt, och rapporterade att stokastisk rankningsmetod kan förbättra sökprestandan avsevärt.
Stochastic Ranking for Constrained Evolutionary Optimization
{'venue': 'IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}