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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
5秒前
CyberHamster完成签到,获得积分10
15秒前
xiaohong完成签到,获得积分10
18秒前
朱比特完成签到,获得积分10
19秒前
20秒前
zmuzhang2019发布了新的文献求助10
26秒前
onestepcloser完成签到 ,获得积分0
26秒前
zoe完成签到 ,获得积分10
27秒前
发嗲的慕蕊完成签到 ,获得积分10
28秒前
Linson完成签到,获得积分10
29秒前
顾矜应助赵三岁采纳,获得10
43秒前
yyy2025完成签到,获得积分10
47秒前
木雨亦潇潇完成签到,获得积分10
54秒前
香蕉觅云应助nine2652采纳,获得10
56秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
芳华如梦完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
土豆丝完成签到 ,获得积分10
1分钟前
琦琦完成签到,获得积分10
1分钟前
zzzz完成签到,获得积分20
1分钟前
GEZIKU完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
赵三岁发布了新的文献求助10
1分钟前
wwb完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
肯德基没有黄焖鸡完成签到 ,获得积分10
1分钟前
能干冰露完成签到,获得积分10
1分钟前
牛奶拌可乐完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助30
1分钟前
周小鱼完成签到 ,获得积分10
1分钟前
2分钟前
2分钟前
老张完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
zhugao完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038039
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575756
关于积分的说明 11373782
捐赠科研通 3305574
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022