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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

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。 （英语） Zbl 1175.90364号

计算。操作。物件。 37，第3号，470-480（2010）.
摘要：本文的目的是展示多目标进化算法（MOEA）和基于粗糙集理论的局部搜索方法的混合是如何获得一种可行的替代方案，该算法能够以适中的计算成本解决困难的约束多目标优化问题。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。第一组问题是通过执行10000次适应度函数评估来解决的，与之前在专门文献中报道的此类问题的评估数量相比，这是一个有竞争力的值。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。

引用于5文件

MSC公司：

90C29型 多目标规划

关键词：

混合算法;多目标优化;差异演化;粗糙集理论

软件：

需求;SSPMO公司
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\textit{L.V.Santana-Quintero}等人，计算。操作。第37号决议，第3号，470--480（2010年；Zbl 1175.90364）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 阿巴斯HA。自适应Pareto差分进化算法。摘自：进化计算大会（CEC’2002），第1卷。新泽西州皮斯卡塔韦：IEEE服务中心；2002年5月。第831-6页。；阿巴斯HA。自适应Pareto差分进化算法。摘自：进化计算大会（CEC’2002），第1卷。新泽西州皮斯卡塔韦：IEEE服务中心；2002年5月。第831-6页。
[2] Babu BV，Mathew Leenus Jehan M.多目标优化的差分进化。在：2003年进化计算大会会议记录（CEC’2003），第4卷。澳大利亚堪培拉：IEEE出版社；2003年12月。第2696-703页。；Babu BV，Mathew Leenus Jehan M.多目标优化的差分进化。在：2003年进化计算大会会议记录（CEC’2003），第4卷。澳大利亚堪培拉：IEEE出版社；2003年12月。第2696-703页。
[3] Binh TT，Korn U.MOBES：约束优化问题的多目标进化策略。1997年，第三届遗传算法国际会议（Mendel 97），捷克共和国布尔诺。第176-82页。；Binh TT，Korn U.MOBES：约束优化问题的多目标进化策略。1997年，第三届遗传算法国际会议（Mendel 97），捷克共和国布尔诺。第176-82页。
[4] Cobacho B.墨西哥联邦反垄断计划（Planificación de la inversión pública federal en México mediante técnicas de análisis multicriteria）。博士论文，西班牙卡塔赫纳大学；2007.; 西班牙卡塔赫纳大学博士论文；2007
[5] 科埃洛·科埃洛，C.A。；Van Veldhuizen，D.A。；Lamont，G.B.，《解决多目标问题的进化算法》（2002），Kluwer学术出版社：Kluwer-学术出版社，纽约[ISBN 0-3064-6762-3]·Zbl 1130.90002号
[6] 科埃洛·科埃洛，C.A。；Van Veldhuizen，D.A。；Lamont，G.B.，解决多目标问题的进化算法（2007），Springer:Springer Berlin，[ISBN:978-0-387-33254-3]·Zbl 1142.90029号
[7] Deb，K.，《使用进化算法的多目标优化》（2001），Wiley:Wiley New Jersey，[ISBN 0-471-87339-X]·Zbl 0970.90091号
[8] Deb，K。；普拉塔普，A。；阿加瓦尔，S。；Meyarivan，T.，一种快速的精英多目标遗传算法：NSGA-II，IEEE进化计算汇刊，6，2，182-197（2002）
[9] Ehrgott，M.，多准则优化（2005），Springer:Springer Berlin，[ISBN 3-540-21398-8]·Zbl 1132.90001号
[10] 埃尔戈特，M。；Gandibleux，X.，《多目标组合优化的混合元启发式》，（Blum，C.；Blesa-Aguilera，M.J.；Roli，A.；Sampels，M.，《混合元启蒙法》（2008），施普林格：施普林格-柏林）
[11] Goldberg，D.E.，《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》（1989），Addison-Wesley：Addison-Whesley Reading，MA，美国·Zbl 0721.68056号
[12] Hernández-Díaz AG，Santana Quintero LV，Coello Coello C，Caballero R，Molina J.使用差分进化和粗糙集理论进行多目标优化的新建议。2006年遗传和进化计算会议（GECCO’2006）。美国华盛顿州西雅图：ACM出版社；2006年7月。；Hernández-Díaz AG，Santana-Quintero LV，Coello Coello C，Caballero R，Molina J.使用差分进化和粗糙集理论进行多目标优化的新建议。2006年遗传和进化计算会议（GECCO’2006）。美国华盛顿州西雅图：ACM出版社；2006年7月。
[13] 埃尔南德斯·迪亚斯（A.G.Hernández-Díaz）。；Santana-Quintero，L.V.公司。；科埃洛·科埃洛，C.A。；Molina，J.，Pareto自适应-（varepsilon）-优势，进化计算，15，4，493-517（2007）
[14] Iorio AW，Li X.使用差分进化求解旋转多目标优化问题。摘自：AI 2004：人工智能进展，会议记录。人工智能课堂讲稿，第3339卷。柏林：施普林格；2004年，第861-72页。；Iorio AW，Li X.使用差分进化求解旋转多目标优化问题。摘自：AI 2004：人工智能进展，会议记录。人工智能讲义，第3339卷。柏林：施普林格；2004年，第861-72页。
[15] Kita，H。；Yabumoto，Y。；Mori，N。；Nishikawa，Y.，《利用热力学遗传算法进行多目标优化》，（Voigt，H.-M.；Ebeling，W.；Rechenberg，I.；Schwefel，H.-P.，《来自自然的并行问题求解-PPSN IV》，计算机科学讲义，第1141卷（1996），施普林格：施普林格柏林，德国），504-512
[16] Kukkonen S，Lampinen J.带约束多目标优化广义微分进化的推广。In：自然-PPSN VIII中的并行问题解决。计算机科学讲义，第3242卷。英国伯明翰：施普林格；2004年，第752-61页。；Kukkonen S，Lampinen J.带约束多目标优化广义微分进化的推广。In：自然-PPSN VIII中的并行问题解决。计算机科学课堂讲稿，第3242卷。英国伯明翰：施普林格；2004年，第752-61页。
[17] Laumanns，M。；Thiele，L.公司。；Deb，K。；Zitzler，E.，在进化多目标优化中结合收敛性和多样性，进化计算，10，3，263-282（2002）
[18] 林天勇，《粗糙集专刊》，《智能自动化和软计算杂志》，1996年第2期，第2页
[19] 马达万NK。使用Pareto差分进化方法进行多目标优化。摘自：进化计算大会（CEC’2002），第2卷。新泽西州皮斯卡塔韦：IEEE服务中心；2002年5月。第1145-50页。；马达万NK。使用Pareto差分进化方法进行多目标优化。摘自：进化计算大会（CEC’2002），第2卷。新泽西州皮斯卡塔韦：IEEE服务中心；2002年5月。第1145-50页。
[20] Mezura-Montes，E。；Reyes-Sierra，M。；Coello Coello，C.A.，《使用差分进化的多目标优化：最先进技术的调查》（Chakraborty，英国，差分进化进展（2008），Springer:Springer Berlin），173-196，[ISBN 978-3-540-68827-3]
[21] Miettinen，K.M.，《非线性多目标优化》（1999），Kluwer学术出版社：Kluwer-学术出版社，马萨诸塞州波士顿·Zbl 0949.90082号
[22] 莫利纳，J。；拉古纳，M。；马蒂，R。；Caballero，R.，SSPMO:一种用于非线性多目标优化的散点禁忌搜索程序，《计算杂志》，19，1，91-100（2007）·Zbl 1241.90137号
[23] 奥西茨卡，A。；Kundu，S.，用简单遗传算法求解广义多准则优化问题的新方法，结构优化，10，94-99（1995）
[24] Parsopoulos KE、Taoulis DK、Pavlidis NG、Plagianakos VP、Vrahatis MN。多目标优化的向量评估差分进化。2004年进化计算大会（CEC’2004），第1卷。美国俄勒冈州波特兰：IEEE服务中心；2004年6月。第204-11页。；Parsopoulos KE、Taoulis DK、Pavlidis NG、Plagianakos VP、Vrahatis MN。多目标优化的向量评估差分进化。2004年进化计算大会（CEC’2004），第1卷。美国俄勒冈州波特兰：IEEE服务中心；2004年6月。第204-11页。
[25] Pawlak，Z.，粗糙集，国际计算机与信息科学杂志，11，1341-356（1982）·Zbl 0501.68053号
[26] Pawlak，Z.，《粗糙集：关于数据推理的理论方面》（Rough sets:theory aspects of reasoning about data）（1991年），Kluwer Academic Publishers:Kluwer-Academy Publishers Dordrecht，荷兰，[ISBN 0-471-87339-X]·Zbl 0758.68054号
[27] 价格，K.V。；斯托恩·R·M。；Lampinen，J.A.，《差分进化：全局优化的实用方法》（2005），施普林格：施普林格柏林，德国[ISBN 3-540-29859-6]·Zbl 1186.90004号
[28] Ragsdell，K.M。；Phillips，D.T.，《使用几何编程优化一类焊接结构的设计》，《工业工程期刊B辑》，98，1021-1025（1975）
[29] 罗比奇，T。；Filipić，B.，《演示：多目标优化的差分进化》，（Coello Coello，C.A.；Hernández Aguirre，A.；Zitzler，E.，《进化多准则优化》，第三届国际会议，EMO 2005。计算机科学讲稿，第3410卷（2005），施普林格：施普林格·瓜纳华托，墨西哥），520-533·Zbl 1109.68633号
[30] Santana-Quintero，L.V.公司。；Coello Coello，C.A.，基于差分进化的多目标问题算法，国际计算智能研究杂志，1，2，151-169（2005）
[31] Srinivas，N。；Deb，K.，遗传算法中使用非支配排序的多目标优化，进化计算，2，3，221-248（1994）
[32] 斯托恩，R。；Price，K.，《差分进化——连续空间上全局优化的快速高效启发式算法》，《全局优化杂志》，11，341-359（1997）·Zbl 0888.90135号
[33] Tanaka M、Watanabe H、Furukawa Y、Tanino T。基于GA的多准则优化决策支持系统。摘自：《系统、人与控制论国际会议论文集》，第2卷。新泽西州皮斯卡塔韦：IEEE；1995年，第1556-61页。；Tanaka M、Watanabe H、Furukawa Y、Tanino T。基于GA的多准则优化决策支持系统。摘自：《系统、人与控制论国际会议论文集》，第2卷。新泽西州皮斯卡塔韦：IEEE；1995年，第1556-61页。
[34] 薛峰，桑德森AC，格雷夫斯RJ。基于帕累托的多目标差分进化。在：2003年进化计算大会会议记录（CEC’2003），第2卷。澳大利亚堪培拉：IEEE出版社；2003年12月。第862-9页。；薛峰，桑德森AC，格雷夫斯RJ。基于帕累托的多目标差分进化。在：2003年进化计算大会会议记录（CEC’2003），第2卷。澳大利亚堪培拉：IEEE出版社；2003年12月。第862-9页。
[35] Zadeh，L.A.，模糊集，信息与控制，8，1，338-353（1965）·兹伯利0139.24606
[36] Zitzler，E。；Thiele，L.，《多目标进化算法：比较案例研究和强度Pareto方法》，IEEE进化计算汇刊，3，4，257-271（1999）
[37] Zitzler，E。；Thiele，L.公司。；Laumanns，M。；丰塞卡，C.M。；da Fonseca，V.G.，多目标优化器的性能评估：分析和综述，IEEE进化计算汇刊，7，2117-132（2003）
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