Abstract-This paper föreslår en push and pull search (PPS) ram för att lösa begränsade multi-objektiva optimeringsproblem (CMOPs). För att vara mer specifik, den föreslagna PPS delar sökprocessen i två olika steg, inklusive push och dra söksteg. I push-stadiet, en multiobjektiv evolutional algoritm (MOEA) antas för att utforska sökområdet utan att överväga några begränsningar, som kan bidra till att komma över ogenomförbara regioner mycket snabbt och närma sig den oinskränkta Pareto front. Dessutom kan landskapet av CMOPs med begränsningar sonderas och uppskattas i push-stadiet, som kan användas för att genomföra parametrar inställning för begränsningshantering metoder tillämpas i pull-stadiet. Därefter, en begränsad multi-objektive evolutional algoritm (CMOEA) utrustad med en förbättrad epsilon begränsning-hantering tillämpas för att dra de ogenomförbara individer som uppnås i push-stadiet till de genomförbara och icke-dominerade regionerna. Jämfört med andra CMOEA kan den föreslagna PPS-metoden på ett effektivare sätt nå fram till ogenomförbara regioner och konvergera till de genomförbara och icke-dominerade regionerna genom att tillämpa push and pull search-strategier i olika skeden. För att utvärdera resultaten när det gäller konvergens och mångfald används en uppsättning riktmärken för CMOP för att
I PPS-MOEA/D REF är sökprocessen uppdelad i push- och pull-steg.
Push and Pull Search for Solving Constrained Multi-objective Optimization Problems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}