若增加目标数量会如何？多目标优化的理论与实证启示
人工智能
2021-06-08 v1 神经与进化计算
摘要
求解多目标优化问题的难度受待优化目标数量的影响。多目标的存在通常引入若干挑战，影响优化算法的选择与设计。本文从两个角度研究这些挑战的驱动因素：（i）目标数量对问题特性的影响，以及（ii）应对多目标的常用流程与算法的实际行为。除回顾各类驱动因素外，本文通过量化部分驱动因素和/或在多目标 NK 地貌及其他典型基准上开展实验实证验证这些驱动因素，做出理论贡献。我们随后利用理论与实证发现推导实用建议以支撑算法设计。最后，我们讨论多目标与多目标优化领域剩余的理论空白与未来研究机会。
引用
@article{arxiv.2106.03275,
title = {What if we Increase the Number of Objectives? Theoretical and Empirical Implications for Many-objective Optimization},
author = {Richard Allmendinger and Andrzej Jaszkiewicz and Arnaud Liefooghe and Christiane Tammer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.03275},
year = {2021}
}