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混合多目标贝叶斯分布估计算法：多目标背包问题的比较分析

作者

上市的：
  • 马塞拉·S·R·马丁斯

    （巴拉那联邦理工大学（UTFPR））

  • Myriam R.B.S.德尔加多

    （巴拉那联邦理工大学（UTFPR））

  • 里卡多·吕德斯

    （巴拉那联邦理工大学（UTFPR））

  • 罗伯托·桑塔纳

    （巴斯克大学（UPV/EHU））

  • 理查德·冈萨尔维斯

    （巴拉那中西部州立大学（UNICENTRO））

  • 卡罗来纳P.阿尔梅达

    （巴拉那中西部州立大学（UNICENTRO））

摘要

目前，已经开发了许多元启发式算法来有效地解决多目标优化问题。分布估计算法是一类特殊的元启发式算法，广泛应用概率建模和局部搜索方法，以提高搜索效率。本文通过对决策变量、目标和嵌入式局部搜索配置参数的联合概率建模，将混合多目标贝叶斯分布估计算法（HMOBEDA）应用于多目标场景。通过使用具有2到5个目标和8个目标的多目标背包问题的实例，将所提出的方法与LS离线版本进行比较，我们分析了LS参数在线配置的好处。HMOBEDA还使用相同的实例与五种高级进化方法进行了比较。结果表明，HMOBEDA优于其他方法，包括离线配置的方法。HMOBEDA不仅在大多数情况下为超体积指标和IGD指标提供了最佳值，而且它还计算了一个非常多样化的解决方案集，该解决方案集接近估计的Pareto前沿。

建议引用

  • Marcella S.R.Martins&Myriam R.B.S.Delgado&Ricardo Lüders&Roberto Santana&Richard A.Gonçalves&Carolina P.Almeida，2018年。"混合多目标贝叶斯分布估计算法：多目标背包问题的比较分析,"启发式杂志，施普林格，第24卷（1），第25-47页，2月。
    • 手柄：RePEc:spr:joheur:v:24:y:2018:i:1:d:10.1007_s10732-017-9356-7
    数字对象标识码：10.1007/s10732-017-9356-7
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
    1. Shah，Ruchit&Reed，Patrick，2011年。"多目标d维背包问题随机和相关实例的多目标进化算法比较分析,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔，第211（3）卷，第466-479页，6月。
    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
    1. Mavrotas，George&Florios，Kostas，2013年。"多目标整数规划问题中求精确Pareto集的增广ε约束方法（AUGMECON2）的改进版本,"MPRA纸105034，德国慕尼黑大学图书馆。
    2. Alexandros Nikas、Angelos Fountoulakis、Aikaterini Forouli和Haris Doukas，2022年。"求解多目标线性规划问题精确解的鲁棒增广ε-约束方法（AUGMECON-R）,"运筹学《施普林格》，第22卷（2），第1291-1332页，4月。
    3. Marcella S.R.Martins和Mohamed El Yafrani&Myriam Delgado&Ricardo Lüders和Roberto Santana&Hugo V.Siqueira&Huseyin G.Akcay&Belaíd Ahiod，2021年。"混合多目标贝叶斯分布估计算法的贝叶斯网络学习技术分析：以MNK景观为例,"启发式杂志施普林格，第27卷（4），第549-573页，8月。
    4. Mavrotas，George&Florios，Kostas&Figueira，JoséRui，2015年。"多目标多维背包问题基于核心算法的改进版本：计算研究及与元神经系统的比较,"应用数学与计算爱思唯尔，第270（C）卷，第25-43页。
    5. Probst，Malte&Rothlauf，Franz&Grahl，Jörn，2017年。"使用受限Boltzmann机器进行组合优化的可扩展性,"欧洲运筹学杂志爱思唯尔，第256（2）卷，第368-383页。
    6. Madjid Tavana&Kaveh Khalili-Damghani&Amir-Reza Abtahi，2013年。"基于进化算法的项目组合选择的模糊多维多选背包模型,"运筹学年鉴施普林格，第206（1）卷，第449-483页，7月。

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