Real-world multi-objektive designoptimering problem ofta har parametrar med okontrollerbara variationer. Syftet med att lösa sådana problem är att finna lösningar som i fråga om mål och genomförbarhet är så bra som möjligt och samtidigt är minst känsliga för parametervariationerna. Sådana lösningar sägs vara robusta optimala lösningar. För att undersöka avvägningen mellan prestanda och robusthet hos optimala lösningar presenterar vi en ny Robust Multi-måls Genetisk Algoritm (RMOGA) som optimerar två mål: ett fitnessvärde och ett robusthetsindex. Fitness-värdet fungerar som ett mått på prestanda hos designlösningar med avseende på flera mål och genomförbarhet av det ursprungliga optimeringsproblemet. robusthetsindexet, som bygger på en icke-gradientbaserad metod för uppskattning av parameterkänslighet, är ett mått som kvantitativt utvärderar robustheten hos designlösningar. RMOGA kräver inte en förmodad sannolikhetsfördelning av okontrollerbara parametrar och utnyttjar inte heller gradientinformationen för dessa parametrar. Tre avståndsmått används för att få fram robusthetsindex och robusta lösningar. För att illustrera dess tillämpning tillämpas RMOGA på två välstuderade tekniska designproblem från litteraturen.
För att lösa multiobjektiva optimeringsproblem med okontrollerbara variationer, Li et al. REF presenterade en robust multiobjektiv genetisk algoritm genom att överväga två objektiva funktioner: fitness värde V, som mäter en lösnings prestanda genom ett kombinerat mål, och robusthet index.
A multi-objective genetic algorithm for robust design optimization
{'venue': "GECCO '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}