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使用基于目标约束的方法查找多目标问题的感兴趣区域

作者

上市的：
  • 里卡多·兰达

    （国家政治经济研究院研究中心）

  • 吉奥马拉·拉拉加

    （国家政治经济研究院研究中心）

  • 格雷戈里奥·托斯卡诺

    （国家政治经济研究院研究中心）

摘要

本文提出了一种混合方法，将进化算法与经典的多目标优化技术相结合，将决策者的偏好纳入搜索过程。偏好以目标向量的形式给出，代表每个目标的期望值。提出的方法增强了目标约束技术，使得它不使用提供的$$\varepsilon$$ε值来计算重述问题的上界，而只使用目标向量的信息来生成约束。使用有效的约束进化优化算法来获得感兴趣区域的边界。然后，使用插值方法填充这样的区域。值得注意的是，尽管目标约束能够获得问题的边界，而不管问题的目标是多少，但本文采用的插值方法仅限于双目标问题。使用来自ZDT、DTLZ和WFG基准的问题验证了所提出的方法。此外，还将其与两种著名的算法进行了比较，这两种算法使用g-支配方法来合并决策者的偏好。结果证实，将先验偏好纳入拟议方法有助于将搜索工作导向决策者感兴趣的区域。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:spr:joheur:v:25:y:2019:i:1:d:10.1007_s10732-018-9387-8
    DOI:10.1007/s10732-018-9387-8
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