Användningen av evolutionära strategier (ES) för att lösa problem med flera mål (känd som Vector Optimization Problems (VOPs)) har väckt stor uppmärksamhet på senare tid. Eftersom ES är populationsbaserade metoder, erbjuder de ett sätt att hitta en uppsättning Pareto-optimala lösningar i en enda körning. Differentiell evolution (DE) är en ES som utvecklades för att hantera optimeringsproblem över kontinuerliga domäner. Syftet med detta dokument är att introducera en ny Pareto-gräns Differential Evolution (PDE) algoritm för att lösa VOPs. De lösningar som den föreslagna algoritmen erbjuder för två standardtestproblem, överträffar styrka Pareto Evolutionär Algoritm, en av de toppmoderna evolutionära algoritmerna för att lösa VOPs.
I detta arbete används Multiobjektive Differential Evolution REF för att lösa problemet med optimering av flera objekt.
Differential Evolution for Solving Multi-Objective Optimization Problems
{'venue': 'no.2, World Scientific', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}