Ett multiobjektivt optimeringsproblem kan lösas genom att dela upp det i ett eller flera objektiva subproblem i några multiobjektiva metaheuristiska algoritmer. Varje delproblem motsvarar en viktad aggregeringsfunktion. Till exempel MOEA/D är en evolutionär multi-objektiv optimeringsalgoritm (EMO) som försöker optimera flera subproblem samtidigt genom att utveckla en population av lösningar. Prestandan hos MOEA/D beror dock i hög grad på den initiala inställningen och variationen hos viktvektorerna. I detta dokument presenterar vi en förbättrad version av MOEA/D, kallad EMOSA, som innehåller en avancerad lokal sökteknik (simulerad glödgning) och anpassar sökriktningarna (viktvektorer) som motsvarar olika subproblem. I EMOSA är viktvektorn för varje subproblem adaptivt modifierad vid den lägsta temperaturen för att diversifiera sökandet mot de outforskade delarna av Pareto-optimala fronten. Våra beräkningsresultat visar att EMOSA överträffar sex andra väletablerade multi-objektiva metaheuristiska algoritmer på både (konstruerade) multi-objektiva knapsack problem och (okonstruerade) multi-objektiva resande säljare problem. Dessutom undersöks effekterna av de viktigaste algoritmiska komponenterna och parameterkänsligheterna på EMOSA:s sökprestanda experimentellt.
Li och Landa-Silva REF föreslog en förbättrad version av MOEA/D, kallad EMOSA, som innehåller den simulerade glödgningsalgoritmen.
An Adaptive Evolutionary Multi-Objective Approach Based on Simulated Annealing
{'venue': 'Evolutionary Computation', 'journal': 'Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Computer Science']}