Many-objective evolutionary optimization based on reference points

多目标优化 数学优化 水准点(测量) 进化算法 计算机科学 趋同(经济学) 适应性 帕累托原理 最优化问题 集合(抽象数据类型) 选择(遗传算法) 数学 算法 人工智能 生物 经济增长 经济 生态学 程序设计语言 地理 大地测量学
作者
Yiping Liu,Dunwei Gong,Xiaoyan Sun,Zhang Yon
出处
期刊:Applied Soft Computing [Elsevier BV]
卷期号:50: 344-355 被引量:120
标识
DOI:10.1016/j.asoc.2016.11.009
摘要

Many-objective optimization problems are common in real-world applications, few evolutionary optimization methods, however, are suitable for solving them up to date due to their difficulties. A reference points-based evolutionary algorithm (RPEA) was proposed in this paper to solve many-objective optimization problems. The aim of this study is to exploit the potential of the reference points-based approach to strengthen the selection pressure towards the Pareto front while maintaining an extensive and uniform distribution among solutions. In RPEA, a series of reference points with good performances in convergence and distribution are continuously generated according to the current population to guide the evolution. Furthermore, superior individuals are selected based on the evaluation of each individual by calculating the distances between the reference points and the individual in the objective space. The proposed algorithm was applied to seven benchmark optimization problems and compared with ɛ-MOEA, HypE, MOEA/D and NSGA-III. The results empirically show that the proposed algorithm has a good adaptability to problems with irregular or degenerate Pareto fronts, whereas the other reference points-based algorithms do not. Moreover, it outperforms the other four in 8 out of 21 test instances, demonstrating that it has an advantage in obtaining a Pareto optimal set with good performances.
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
1秒前
FashionBoy应助伪装的鱼采纳,获得10
1秒前
1秒前
daxiong发布了新的文献求助10
3秒前
阿Q完成签到,获得积分10
3秒前
5秒前
5秒前
nczpf2010发布了新的文献求助10
6秒前
yufanhui应助包容剑鬼采纳,获得10
8秒前
肉肉发布了新的文献求助20
8秒前
Li完成签到 ,获得积分10
9秒前
10秒前
乔乔兔发布了新的文献求助10
10秒前
哼哼唧唧发布了新的文献求助10
11秒前
Hello应助田田采纳,获得10
12秒前
喜悦松完成签到,获得积分10
13秒前
完美世界应助伪装的鱼采纳,获得10
13秒前
调皮初蝶发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
beituo完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
bkagyin应助从容的戎采纳,获得10
16秒前
轻松的亦寒应助辻辰采纳,获得20
17秒前
18秒前
一颗大树完成签到,获得积分10
18秒前
万能图书馆应助Clr采纳,获得30
18秒前
ff发布了新的文献求助10
21秒前
22秒前
高大鸭子完成签到 ,获得积分10
22秒前
hahaha发布了新的文献求助10
23秒前
23秒前
25秒前
不安毛豆发布了新的文献求助10
28秒前
YH完成签到,获得积分10
28秒前
ff完成签到,获得积分10
28秒前
隐形曼青应助精明的沅采纳,获得10
28秒前
30秒前
30秒前
30秒前
30秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
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 3975378
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519775
关于积分的说明 11199621
捐赠科研通 3256067
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798124
邀请新用户注册赠送积分活动 877386
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806305