Multi-objective constrained black-box optimization algorithm based on feasible region localization and performance-improvement exploration

数学优化 计算机科学 黑匣子 趋同(经济学) 进化算法 最优化问题 约束优化 多目标优化 可行区 约束优化问题 约束(计算机辅助设计) 算法 人工智能 数学 经济增长 经济 几何学
作者
Jinglu Li,Huachao Dong,Peng Wang,Jiangtao Shen,Dezhou Qin
出处
期刊:Applied Soft Computing [Elsevier BV]
卷期号:148: 110874-110874 被引量:6
标识
DOI:10.1016/j.asoc.2023.110874
摘要

Over the past decade, surrogate-assisted evolutionary algorithms have demonstrated their effectiveness across various computationally expensive real-world domains. Nevertheless, the focus of surrogate-assisted multi-objective evolutionary algorithms has primarily centered on non-constrained optimization problems. There has been relatively limited exploration into addressing expensive constrained multi-objective optimization problems, which inherently require a delicate equilibrium between convergence, diversity, and feasibility. To bridge this gap, this paper concentrates on constrained multi-objective optimization problems where both objectives and constraints involve substantial computational costs. In response, a novel data-driven constrained multi-objective evolutionary algorithm is introduced, leveraging feasible region localization and performance-improvement exploration. For feasible region localization, a constraints-domain-search strategy is presented to locate the feasible region quickly. To enhance performance-improvement exploration, a progressive enhancement of convergence and diversity is achieved through the incorporation of constraint penalties. With the help of exploration and exploitation, the proposed algorithm can balance convergence, diversity, and feasibility while working within a limited number of function evaluations. By comparing the proposed algorithm with state-of-the-art algorithms on 66 mathematical problems and a resource-intensive black-box problem, its outstanding performance for solving multi-objective constrained black-box problems is validated.
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