Evolutionära multiobjektiva optimeringsmetoder (EMO) har i hög grad tillämpats för att hitta en representativ uppsättning av Pareto-optimala lösningar under det senaste årtiondet och därefter. Även om det finns fördelar med att känna till räckvidden för varje mål för Pareto-optimalitet och formen av den Pareto-optimala gränsen själv i ett problem för ett adekvat beslutsfattande, uppgiften att välja en enda föredragen Pareto-optimal lösning är också en viktig uppgift som har fått en ljummet uppmärksamhet hittills. I detta dokument kombinerar vi en sådan preferensbaserad strategi med en EMO-metod och visar hur man, i stället för en lösning, kan hitta alternativa lösningar nära referenspunkterna. Vi föreslår ett ändrat EMO-förfarande baserat på den elitiserade icke-dominerade sorteringen GA eller NSGA-II. På två-objektiv till 10-objektiva optimeringsproblem visar den modifierade NSGA-II-metoden sin effektivitet när det gäller att hitta en adekvat uppsättning Pareto-optimala punkter. Sådana förfaranden kommer att ge beslutsfattaren en uppsättning lösningar nära hans/hennes preferenser så att ett bättre och mer tillförlitligt beslut kan fattas.
Deb och Sundar REF kombinerar en preferensbaserad strategi med en evolutionär multiobjektiv optimeringsmetod och visar att en föredragen uppsättning lösningar nära en referenspunkt kan hittas parallellt (i stället för en lösning).
Reference point based multi-objective optimization using evolutionary algorithms
{'venue': "GECCO '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}