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Data-Driven Robust Multimodal Multiobjective Particle Swarm Optimization

粒子群优化 多群优化 多目标优化 计算机科学 数学优化 元启发式 人工智能 数学 机器学习
作者
Honggui Han,Yucheng Liu,Ying Hou,Junfei Qiao
出处
期刊:IEEE transactions on systems, man, and cybernetics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-13
标识
DOI:10.1109/tsmc.2024.3357872
摘要

For the data-driven multimodal multiobjective optimization problems (MMOPs), the inevitable uncertainties will lead to distortion of multiple peak landscapes, thus causing slow convergence in complex landscapes. To solve this problem, a robust multimodal multiobjective particle swarm optimization (RMMPSO) is designed to alleviate slow convergence. There are three novelties in RMMPSO. First, a perturbation observer is proposed to detect perturbation in the fixed point of variance to evaluate the influences of disturbed recording position on convergence. Second, an adaptive adjustment mechanism, based on the perturbation observer, is designed to obtain reasonable search ranges and suppress the abnormal changes in convergence, so as to improve convergence performance. Third, a Lipschitz-based exploitation strategy is designed to search for reliable solutions, which reduces the optimal offset caused by uncertainties. Finally, the effectiveness of RMMPSO is demonstrated in terms of multiobjective multimodal benchmark problems with uncertain components and wastewater treatment simulation platform. The results of experiments demonstrate the superiority of RMMPSO in solving data-driven MMOPs compared to state-of-the-art multimodal multiobjective algorithms.
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