研究文章

RM-MEDA公司：一种基于正则模型的多目标分布估计算法

作者:

页41-63

https://doi.org/10.109/TEVC.2007.894202

出版:2008年2月1日出版历史

摘要

在温和的条件下，可以从Karush-Kuhn-Tucker条件导出连续多目标优化问题的决策空间中的Pareto集是分段连续（m-1）-D流形，其中m是目标数。基于这种正则性，我们提出了一种基于正则模型的多目标分布估计算法（RM-MEDA），用于求解具有可变连杆的连续多目标优化问题。在每一代中，该算法通过以（m-1）-D分段连续流形为中心的概率分布对决策空间中有希望的区域进行建模。采用局部主成分分析算法建立该模型。从由此建立的模型中抽取新的试验解决方案。基于非支配排序的选择用于为下一代选择解决方案。系统实验表明，总体而言，在一组具有可变链接的测试实例上，RM-MEDA优于其他三种最先进的算法，即GDE3、PCX-NSGA-II和MIDEA。我们已经证明，与GDE3相比，RM-MEDA对算法参数不敏感，并且在非线性变量连杆的情况下对决策变量的数量具有良好的可扩展性。本文还发现并讨论了RM-MEDA的一些不足。

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魏L李娥(2024)基于灰色预测的多目标进化算法复制策略国际智能系统杂志10.1155/2024/89949382024在线发布日期：2024年1月1日
https://dl.acm.org/doi/10.1155/2024/8994938
王C张杰郑Z梁Z(2024)利用生成对抗网络实现高效约束多目标优化2024年第三届人工智能和机器学习前沿国际会议记录10.1145/3653644.3664966(135-138)在线发布日期：2024年4月26日
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He C公司程R李L棕褐色KJin Y公司(2024)基于改进决策变量分析的大规模多目标优化IEEE进化计算汇刊10.1109/TEVC.2022.321300628:1(47-61)在线发布日期：2024年2月1日
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RM-MEDA：一种基于正则模型的多目标分布估计算法
1. 信息系统
  1. 数据管理系统
    1. 数据库管理
2. 计算理论
  1. 算法的设计和分析

建议

用分布估计算法逼近决策空间和目标空间中的帕累托最优解集

现有的大多数多目标进化算法都是为了逼近Pareto前沿（PF），即目标空间中Pareto最优解的分布。然而，在许多实际应用中，与。。。
基于流形学习的进化多目标优化通用框架

在一定的温和条件下，具有m个目标的连续多目标优化问题的Pareto-optimal集（PS）是一个分段连续（m-1）维流形。这个正则性性质很重要，但不幸的是。。。
基于多目标分布估计算法的Pareto前沿平均Hausdorff逼近
GECCO Companion’15：2015年遗传和进化计算年会的Companion出版物会议记录

我们提出了一种后处理策略，即通过多目标分布估计算法（MEDA）优化后，将平均Hausdorff指示符应用于完整的解决方案存档，以选择均匀分布的。。。

信息和贡献者

问询处

发布于

IEEE进化计算汇刊第12卷第1期

2008年2月

125页

国际标准编号：1089-778倍

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IEEE出版社

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王C张杰郑Z梁Z(2024)利用生成对抗网络实现高效约束多目标优化2024年第三届人工智能和机器学习前沿国际会议记录10.1145/3653644.3664966(135-138)在线发布日期：2024年4月26日
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He C公司程R李L棕褐色KJin Y公司(2024)基于改进决策变量分析的大规模多目标优化IEEE进化计算汇刊10.1109年/月2022.3213006年28:1(47-61)在线发布日期：2024年2月1日
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https://dl.acm.org/doi/10.1016/j.ins.2024.120940
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徐克夏Y邹J侯Z杨斯（Yang S）胡Y刘毅(2024)动态多目标优化的诱导变异聚类预测策略信息科学：国际期刊10.1016/j.ins.2024.120193年661：C在线发布日期：2024年4月17日
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