e Nyligen introducerade Multi-mål Gene-pool Optimal Mixing Evolutionary Algorithm (MO-GOMEA) uppvisar utmärkt skalbarhet för att lösa ett brett spektrum av utmanande diskreta multi-objektiva optimeringsproblem. I detta dokument tar vi upp skalbarhetsfrågor för att lösa multiobjektiva optimeringsproblem med kontinuerliga variabler genom att introducera Multi-mål Real-Valuted GOMEA (MO-RV-GOMEA), som kombinerar MO-GOMEA med aspekter av multi-objektive estimation-of-distribution algoritmen som kallas MAMALGaM. MO-RV-GOMEA utnyttjar länkstrukturen i optimeringsproblem genom att utföra distributionsuppskattning, anpassning och provtagning samt blandning av lösningar baserade på en explicit länkmodell. En sådan kopplingsmodell kan beskrivas i förväg när det finns vissa problemspeci c-kunskaper att tillgå, eller så kan man lära sig av befolkningen. Skalbarheten hos MO-RV-GOMEA med hjälp av olika länkmodeller jämförs med de senaste multiobjektiva utvecklingsalgoritmerna NSGA-II och MAMALGaM på ett brett spektrum av referensproblem. MO-RV-GOMEA har visat sig behålla den utmärkta skalbarheten av MO-GOMEA genom ett framgångsrikt utnyttjande av länkstrukturen, skalning avsevärt vara er än NSGA-II och MAMALGAM. skalbarheten förbättras ytterligare när delutvärderingar är möjliga, vilket ger en starkt underlinjär skalbarhet när det gäller antalet utvärderingar.
Den nyligen införda Multi-Teal Real-Valused Gene-pool Optimal Mixing Evolutionary Algorithm (MO-RV-GOMEA) REF har visat sig vara en lovande optimerare, särskilt när det gäller Grayboxoptimering där vissa antaganden görs om typer av problemspecifik kunskap som kan utnyttjas, vilket mycket väl kan vara fallet i många verkliga problem.
The multi-objective real-valued gene-pool optimal mixing evolutionary algorithm
{'venue': "GECCO '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}