Abstract-Många-objektiv optimering har inneburit en stor utmaning för den klassiska Pareto dominans-baserade multiobjektive evolutional algoritmer (MOEAs). I den här artikeln föreslås en evolutional algoritm baserad på en ny dominansrelation för många måloptimering. Den föreslagna evolutionära algoritmen syftar till att öka konvergensen av den nyligen föreslagna icke-dominerade sorteringsgenetiska algoritmen III genom att utnyttja systemet för utvärdering av lämpligheten i MOEA baserat på nedbrytning, men fortfarande ärver styrkan hos den förra i mångfaldsunderhåll. I den föreslagna algoritmen används det icke-dominerade sorteringssystemet baserat på det nya dominansförhållandet för att rangordna lösningar i miljöurvalsfasen, vilket garanterar både konvergens och mångfald. Den föreslagna algoritmen utvärderas på ett antal välkända referensproblem med 3-15 mål och jämförs mot åtta toppmoderna algoritmer. De omfattande experimentella resultaten visar att den föreslagna algoritmen kan fungera bra på nästan alla testfunktioner som beaktas i detta dokument, och det jämförs gynnsamt med de andra många-objektiva optimerare. Dessutom tillhandahålls en parametrisk studie för att undersöka inverkan av en nyckelparameter i den föreslagna algoritmen.
Senare, Yuan m.fl. I REF föreslogs att man skulle införa en "DEA" som förbättrade konvergensen mellan NSGA-III genom att utnyttja systemet för utvärdering av ändamålsenligheten i nedbrytningsbaserade MOEA.
A New Dominance Relation-Based Evolutionary Algorithm for Many-Objective Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}