求解工业过程规划问题的多目标无参数种群金字塔
神经与进化计算
2020-09-21 v1
摘要
进化方法是求解困难实际问题时获取高质量结果的有效工具。连锁学习可提升其有效性。采用连锁学习的最先进方法之一是无参数种群金字塔（P3）。P3 专用于求解离散域中的单目标问题。近期研究表明，P3 在应对具有所谓重叠块（实际问题的典型特征）的问题时极具竞争力。本文中，我们考虑一个源自实践且为 NP-hard 的多目标工业过程规划问题。为处理该问题，我们提出了 P3 的多目标版本。广泛研究表明，对于所考虑的实际问题与典型多目标基准，我们的方案优于竞争方法。
引用
@article{arxiv.2009.08929,
title = {Multi-Objective Parameter-less Population Pyramid for Solving Industrial Process Planning Problems},
author = {Michal Witold Przewozniczek and Piotr Dziurzanski and Shuai Zhao and Leandro Soares Indrusiak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.08929},
year = {2020}
}
备注
67 pages, 15 figures, submitted to Swarm and Evolutionary Computation