Abstract-De flesta befintliga multiobjektiva evolutionära algoritmer syftar till att approximera Pareto fronten (PF), som är fördelningen av Pareto-optimala lösningar i det objektiva utrymmet. I många verkliga tillämpningar krävs dock en bra approximation till Pareto set (PS), som är fördelningen av Paretooptimal lösningar i beslutsutrymmet, också av en beslutsfattare. I detta dokument behandlas en klass av multiobjektiva optimeringsproblem (MOPs), där dimensionerna hos PS- och PF-grenrören skiljer sig så att en god approximation till PF kanske inte är särskilt bra. Den föreslår en probabilistisk modellbaserad multiobjektiv evolutional algoritm, kallad MMEA, för att approximera PS och PF samtidigt för en MOP i denna klass. I modelleringsfasen av MMEA samlas populationen i ett antal subpopulationer baserade på deras fördelning i det objektiva utrymmet, den huvudsakliga komponentanalystekniken används för att uppskatta dimensionaliteten hos PS-grenröret i varje subpopulation, och sedan byggs en probabilistisk modell för att modellera fördelningen av Pareto-optimala lösningar i beslutsutrymmet. Ett sådant modellförfarande skulle kunna främja befolkningsmångfalden på både besluts- och målområden. MMEA jämförs med tre andra metoder, KP1, Omni-Optimizer och RM-MEDA, på en uppsättning testfall, varav fem föreslås i detta dokument. De experimentella resultaten tyder tydligt på att MMEA totalt sett presterar betydligt bättre än de tre jämförda algoritmerna när det gäller att approximera både PS och PF. Index Terms-Estimering av distributionsalgoritm, multiobjektiv optimering, Pareto optimalitet, huvudkomponentanalys.
MMEA REF en annan ny metod, har använt en probabilistisk modell-baserad multi-objektive evolutional algoritm.
Approximating the Set of Pareto-Optimal Solutions in Both the Decision and Objective Spaces by an Estimation of Distribution Algorithm
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}