Abstract-Den snabbaste kända algoritmen för att beräkna hypervolym av en uppsättning lösningar till ett multiobjektivt optimeringsproblem är HSO algoritmen (Hypervolym av Slicing Mål). HSO:s prestanda för en viss front varierar dock mycket beroende på i vilken ordning det behandlar målen på den fronten. Vi presenterar och utvärderar två alternativa heuristiker som varje försök att identifiera en bra ordning för att bearbeta målen för en given front. Vi visar att båda heuristikerna gör en väsentlig skillnad för prestandan hos HSO för slumpmässigt genererade data och referensdata i 5-9 mål, och att de båda gör det möjligt för HSO att på ett tillförlitligt sätt undvika sämsta möjliga prestanda för dessa fronter. Den förbättrade HSO kommer att möjliggöra användning av hypervolym med större populationer i fler mål.
Denna algoritm är känslig för den ordning i vilken dimensionerna betraktas som REF.
Heuristics for optimizing the calculation of hypervolume for multi-objective optimization problems
{'venue': '2005 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'journal': '2005 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}