Dekompositionsbaserade multiobjektiva evolutionära algoritmer approximerar Pareto fronten av en multiobjektiv optimering problem genom att optimera en uppsättning av subproblem i ett samarbete sätt. Ofta är varje delproblem förknippat med en riktning vektor och en referenspunkt. Inställningen av dessa parametrar har en mycket kritisk inverkan på konvergensen och mångfalden av algoritmen. En del arbete har gjorts för att studera hur man ställer in och justera riktningsvektorer för att förbättra algoritmprestandan för särskilda problem. Däremot har små ansträngningar gjorts för att studera hur man använder referenspunkter för att kontrollera mångfalden i nedbrytningsbaserade algoritmer. I detta dokument studerar vi först effekten av referenspunktens inställning på valet i nedbrytningsbaserade algoritmer. För att balansera mångfalden och konvergensen föreslås en ny variant av den multiobjektiva evolutionära algoritmen baserad på nedbrytning med både den ideala punkten och nadirpunkten. Denna nya variant har också en förbättrad global ersättningsstrategi för prestandaförbättring. Jämförelse av vår föreslagna algoritm med några andra state-of-theart algoritmer utförs på en uppsättning multiobjektiva testproblem. Experimentella resultat visar att vår föreslagna algoritm är lovande.
Nyligen, Wang et al. REF undersökte effekten av referenspunktens inställning på prestandan hos nedbrytningsbaserade algoritmer för problem med antingen konkava eller konvexa PF.
On the use of two reference points in decomposition based multiobjective evolutionary algorithms
{'venue': 'Swarm Evol. Comput.', 'journal': 'Swarm Evol. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}