通过边旋转锥改进多目标进化算法
神经与进化计算
2020-06-22 v2
摘要
给定 维目标空间中一点，任一点的 球可被划分为不可比区域、被支配区域和支配区域。不可比区域的大小与被支配（及支配）区域大小之比按 成比例减小，即帕累托支配卦限的体积相对于所有其他体积之比。由于此原因，通过随机各向同性变异找到支配点变得越来越不可能。作为多目标优化中搜索停滞的 remedy，本文建议通过在进化优化算法的收敛阶段引入钝角凸支配锥来增强帕累托支配序。我们提出边旋转锥作为帕累托支配锥的推广，其张开角度仅由单一参数控制。该方法被集成到若干最先进的多目标进化算法（MOEAs）中，并在具有四、五、六和八个目标的基准问题上测试。计算实验证明了这些边旋转锥在改进 MOEAs 于多目标优化问题上的性能的能力。
引用
@article{arxiv.2004.06941,
title = {Improving Many-Objective Evolutionary Algorithms by Means of Edge-Rotated Cones},
author = {Yali Wang and André Deutz and Thomas Bäck and Michael Emmerich},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.06941},
year = {2020}
}