Abstract-Multiobjektive optimeringsproblem är problem med flera, typiskt motstridiga, kriterier för att utvärdera lösningar. Utan någon priori preferens information, Pareto optimality princip etablerar en partiell ordning bland lösningar, och utgången av algoritmen blir en uppsättning av icke-dominerade lösningar snarare än en enda. Olika myrkolonioptimeringsalgoritmer (ACO) har föreslagits under de senaste åren för att lösa sådana problem. Dessa multiobjektiva ACO (MOACO) algoritmer uppvisar olika designval för att hantera särdragen i det multiobjektiva sammanhanget. Detta dokument föreslår en formulering av algoritmiska komponenter som räcker för att beskriva de flesta MOACO algoritmer som föreslagits hittills. Denna formulering visar också att befintliga MOACO algoritmer ofta delar likvärdiga designval, men de beskrivs i olika termer. Dessutom är denna formulering syntetiseras till en flexibel algoritmisk ram, från vilken inte bara befintliga MOACO algoritmer kan omedelbart, men också kombinationer av komponenter som aldrig studerades i litteraturen. I denna mening går detta dokument längre än att föreslå en ny MOACO-algoritm, men det introducerar snarare en familj av MOACO-algoritmer. Flexibiliteten i det föreslagna MOACO-ramverket underlättar tillämpningen av automatiska algoritmkonfigurationstekniker. De experimentella resultat som presenteras i detta dokument visar att det automatiskt konfigurerade MOACO-ramverket överträffar de MOACO-algoritmer som inspirerade själva ramverket. Detta papper är också bland de första att tillämpa automatisk algoritm konfiguration tekniker för multiobjektiva algoritmer.
Därefter föreslog Lopez-Ibanez och Stutzle REF en formulering av algoritmiska komponenter som räckte för att beskriva de flesta multi-objektiva ACO algoritmer.
The Automatic Design of Multiobjective Ant Colony Optimization Algorithms
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}