解调器 swMATH ID: 2773 软件作者： 桑塔纳-金特罗，路易斯五世。；埃尔南德斯·迪亚斯，阿尔弗雷多·G·。；朱利安·莫利纳；卡洛斯·科埃洛。；拉斐尔·卡巴列罗 描述： DEMORS：一种用于约束问题的混合多目标优化算法，使用差分进化和粗糙集理论。本文的目的是说明多目标进化算法（MOEA）和基于粗糙集理论的局部搜索方法的混合是一种可行的选择，以获得一种能够以适度的计算成本解决困难的约束多目标优化问题的鲁棒算法。本文扩展了先前出版的MOEA[作者，载于：Mike Cattolico（编辑）：遗传和进化计算会议，GECCO 2006，Proceedings，Seattle，Washington，USA，July 8-12，2006。ACM 2006（2006）]，仅限于无约束多目标优化问题。这里的主要思想是使用这种混合方法来近似约束多目标优化问题的Pareto前沿，同时执行相对较少的适应度函数评估。由于在实际问题中，评估目标函数的成本是最重要的，因此我们的基本假设是，通过最小化此类评估的数量，我们的MOEA可以被认为是有效的。与前一版本一样，我们的混合方法分为两个阶段：第一阶段，使用多目标差分进化版本生成Pareto前沿的初始近似值。然后，在第二阶段，使用粗糙集理论来改进此初始近似的传播和质量。为了评估我们提出的方法的性能，我们一方面采用了一组标准的双目标约束测试问题，另一方面采用具有八个目标函数和160个决策变量的大型现实世界问题。第一组问题通过执行10000个适应度函数评估得到解决，这与之前在专门文献中针对此类问题报告的评估数量相比具有竞争力。通过250000个适应度函数评估，解决了现实世界中的问题，这主要是因为它的高维性。我们的结果与NSGA-II的结果进行了比较，NSGA-III是MOEA在该领域最先进的代表。 主页： http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0305054809000409 关键词： 混合算法;多目标优化;差异演化;粗糙集理论 相关软件： NSGA-II公司;MOEA/D公司;GDE3型;玉;SPEA2公司;WBMOAIS公司;D2MOPSO公司;深渊;j金属;ALE-PSO公司;基因科普;比安卡;SSPMO公司 引用于： 5文件 标准条款 1出版物描述软件，包括1出版物以zbMATH为单位 年份 DEMORS：一种用于约束问题的混合多目标优化算法，使用差分进化和粗糙集理论。 Zbl 1175.90364号桑塔纳-金特罗，路易斯五世。;埃尔南德斯·迪亚斯，阿尔弗雷多·G·。;朱利安·莫利纳;卡洛斯·科埃洛·科埃洛。;拉斐尔·卡巴列罗 2010 全部的 前5名17位作者引用 1 穆罕默德·礼萨 1 拉斐尔·卡巴列罗（Rafael E.Caballero）。 1 张大良 1 陈建勇 1 卡洛斯·科埃洛·科埃洛。 1 杜刚 1 埃尔南德斯·迪亚斯，阿尔弗雷多·G·。 1 黄培植 1 林秋珍 1 明、钟 1 朱利安·莫利纳 1 桑塔纳-金特罗，路易斯五世。 1 史海波 1 保罗·万努奇 1 安吉拉·文森蒂 1 于建平 1 朱庆玲 3篇连载文章中引用 三 计算机与运筹学 1 全球优化杂志 1 工程优化 在1个字段中引用 5 运筹学、数学规划（90-XX） 按年份列出的引文