Decomposition-Based Multiobjective Optimization for Constrained Evolutionary Optimization

多目标优化 数学优化 进化算法 最优化问题 优化测试函数 水准点(测量) 分解 差异进化 计算机科学 帕累托原理 约束优化问题 连续优化 进化计算 多群优化 数学 生态学 生物 大地测量学 地理
作者
Bing-Chuan Wang,Han‐Xiong Li,Qingfu Zhang,Yong Wang
出处
期刊:IEEE transactions on systems, man, and cybernetics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:51 (1): 574-587 被引量:107
标识
DOI:10.1109/tsmc.2018.2876335
摘要

Pareto dominance-based multiobjective optimization has been successfully applied to constrained evolutionary optimization during the last two decades. However, as another famous multiobjective optimization framework, decomposition-based multiobjective optimization has not received sufficient attention from constrained evolutionary optimization. In this paper, we make use of decomposition-based multiobjective optimization to solve constrained optimization problems (COPs). In our method, first of all, a COP is transformed into a biobjective optimization problem (BOP). Afterward, the transformed BOP is decomposed into a number of scalar optimization subproblems. After generating an offspring for each subproblem by differential evolution, the weighted sum method is utilized for selection. In addition, to make decomposition-based multiobjective optimization suit the characteristics of constrained evolutionary optimization, weight vectors are elaborately adjusted. Moreover, for some extremely complicated COPs, a restart strategy is introduced to help the population jump out of a local optimum in the infeasible region. Extensive experiments on three sets of benchmark test functions, namely, 24 test functions from IEEE CEC2006, 36 test functions from IEEE CEC2010, and 56 test functions from IEEE CEC2017, have demonstrated that the proposed method shows better or at least competitive performance against other state-of-the-art methods.
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