分析目标相关性对 MNK 景观有效集的影响

在多目标组合优化中，存在两类主要的元启发式算法：一类基于多重聚合，另一类基于支配关系。如同单目标情形，搜索空间的结构可以解释多目标元启发式算法面临的困难，并指导此类方法的设计。本文分析了多目标组合搜索空间的性质，特别关注与有效集相关的特征，并着重考察目标之间的相关性。现有的基准测试很少考虑这种目标相关性。在此，我们定义了一种设计具有相关性的多目标问题的通用方法。作为示例，我们扩展了众所周知的多目标 NK 景观。通过测量搜索空间的不同属性，我们展示了在元启发式算法设计中考虑目标相关性的重要性。