阿德里亚娜·劳拉;奥利弗·舒茨;卡洛斯·科埃洛·科埃洛。 基于梯度的局部搜索混合多目标进化算法。 （英文） Zbl 1251.68208号 Tantar，Emilia（编辑）等人，EVOLVE–概率、面向集合的数值和进化计算之间的桥梁。2011年5月25日至27日，卢森堡鲍林斯特城堡，2011年研讨会上的演讲精选论文。柏林：施普林格出版社（ISBN 978-3-642-32725-4/hbk；978-3-662-32726-1/电子书）。计算智能研究447305-332（2013）。 摘要：在过去十年中，使用进化算法求解多目标优化问题（MOP）取得了显著的成果。作为一个整合的研究领域，它与许多指导方针和流程密切相关；尽管如此，它们的效率仍然是一个大问题，这给改进留出了空间。在本章中，我们探讨了如何使用基于梯度的信息来提高进化方法在处理平滑实值MOP时的效率。我们展示了使用目标函数梯度构建局部搜索算子以及将其与进化算法耦合时要考虑的主要方面。我们概述了我们当前的方法，并讨论了它们对于特定类型问题的便利性。关于整个系列，请参见[Zbl 1250.68052号]. 引用于2文件 MSC公司： 68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等） 90 C59 数学规划中的逼近方法和启发式方法 90C29型 多目标规划 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Lara}等人，《研究与计算》。智力。447305-332（2013年；Zbl 1251.68208） 全文： 内政部 参考文献： [1] Allgower，E.L.，Georg，K.：数值延拓方法。斯普林格（1990）·Zbl 0717.65030号 [2] 博斯曼，P.A.N。；德容，E.D。；Beyer，H.-G.，在数值多目标进化优化中利用梯度信息，2005年遗传和进化计算会议（GECCO 2005），755-762（2005），纽约：ACM出版社，纽约·数字对象标识代码：10.1145/1068009.1068138 [3] Bosman，P.A.N.，de Jong，E.D.：数值多目标进化优化的组合梯度技术。在：Keijzer，M.等人（编辑）2006年遗传和进化计算会议（GECCO 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