关于多目标标量化函数的影响
人工智能
2014-09-22 v1
摘要
最近，基于分解的进化多目标优化方法重新引起了人们的兴趣。然而，底层标量化函数选择的影响仍远未被充分理解。在本文中，我们研究了不同标量化函数及其参数的行为。为此，我们首先抽象掉任何特定算法，仅考虑在双目标 NK-景观上 (1+lambda)-EA 的搜索能力方面单个标量化问题的难度。其次，结合独立单目标运行的结果，可以对基于集合的性能度量做出更普遍的陈述。最后，我们研究了标量化函数底层等高线的张角与最终解在目标空间中位置之间的相关性。我们的分析具有基础性质，并进一步揭示了多目标标量化函数的关键特征。
引用
@article{arxiv.1409.5752,
title = {On the Impact of Multiobjective Scalarizing Functions},
author = {Bilel Derbel and Dimo Brockhoff and Arnaud Liefooghe and Sébastien Verel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.5752},
year = {2014}
}
备注
appears in Parallel Problem Solving from Nature - PPSN XIII, Ljubljana : Slovenia (2014)