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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)

  • 米里亚姆·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
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    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:计算研究及与元启发式的比较,"应用数学与计算,爱思唯尔,第270卷(C),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模糊多维多选择背包模型,"运筹学年鉴施普林格,第206(1)卷,第449-483页,7月。

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