×

动态多目标优化算法的性能度量。 (英文) Zbl 1321.90119号

摘要:当算法解决动态多目标优化问题(DMOOP)时,需要性能度量来量化算法的性能,并将一种算法的性能与其他算法的性能进行比较。然而,对于动态多目标优化(DMOO),没有标准的性能度量。本文概述了迄今为止使用的性能度量。此外,还强调了DMOO文献中当前使用的性能度量的问题。

MSC公司:

90C29型 多目标规划

软件:

加权超卷
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部 链接

参考文献:

[1] Avdagić,Z。;Konjicija,S。;Omanović,S.,解决非平稳动态多目标问题的进化方法,(Abraham,A.;Hassanien,A-E.;Siarry,P.;Engelbrecht,A.,《计算智能基础》,计算智能研究,第203卷(2009),Springer:Springer Berlin/Heidelberg),267-289,(第三卷)·Zbl 1185.68003号
[2] 艾瓦兹博士。;Gurgen,F.,动态环境中进化启发式的性能评估,应用智能,37,1,130-144(2012)
[4] 贝萨达·波尔塔斯,E。;de la Torre,L。;莫雷诺,A。;Risco-Martín,J.L.,《关于多目标进化无人机路径规划器的性能比较》,信息科学,238,0,111-125(2013)
[5] 比姆,N。;Rudolph,G.,通过将支配超体积视为klee的度量问题来实现更快的s度量计算,(计算智能学报(2007),IASTED/ACTA出版社),233-238
[6] 马里兰州卡马拉。;奥尔特加,J。;de Toro,F.,《动态多目标优化中的并行单面遗传算法》(The parallel single front genetic algorithm,PSFGA),(Sandoval,F.;Prieto,A.;Cabestany,J.;GrañA,M.,《计算与环境智能》,《计算机科学讲义》,第4507卷(2007),施普林格:施普林格柏林/海德堡),300-307
[7] 马里兰州卡马拉。;奥尔特加,J。;de Toro,F.,动态环境中并行多目标优化的单面遗传算法,神经计算,72,16-18,3570-3579(2009),金融工程;计算和环境智能(IWANN 2007)
[8] 马里兰州卡马拉。;奥尔特加,J。;de Toro,F.,《使用并行进化算法解决动态多目标优化问题》,(Coello Coello,C.;Dhaenens,C.;Jourdan,L.,《多目标自然启发计算进展》,《计算智能研究》,第272卷(2010),施普林格:施普林格柏林/海德堡),63-86·Zbl 1187.90248号
[11] Cheng,S。;Shi,Y。;秦琼,《关于多目标优化的性能指标》,(谭莹;石玉辉;季贞,《群智能的进展》,《群智慧的进展》计算机科学讲义,第7331卷(2012),施普林格:施普林格-柏林-海德堡),504-512
[12] Civicioglu,Pinar,数值优化问题的人工合作搜索算法,信息科学,229,0,58-76(2013)·兹比尔1288.65092
[13] Deb,K.,《使用进化算法的多目标优化》(2004),John Wiley&Sons,Ltd。
[16] Deb,K。;阿南德,A。;Joshi,D.,一种用于实际参数优化的高效计算进化算法,进化计算,10,4,371-395(2002)
[18] Engelbrecht,A.P.,《计算群智能基础》(2005),John Wiley and Sons,Ltd。
[20] 法里纳,M。;Deb,K。;Amato,P.,《动态多目标优化问题:测试用例、近似和应用》,IEEE进化计算汇刊,8,5,425-442(2004)
[24] Goh,C-K。;Tan,K.,动态多目标优化的共同进化范式,(不确定环境中的进化多目标优化。不确定环境下的进化多对象优化,计算智能研究,第186卷(2009),Springer:Springer-Blinl/Heidelberg),153-185·Zbl 1226.90004号
[25] Goh,C-K。;Tan,K.C.,动态多目标优化的竞争-合作协同进化范式,IEEE进化计算汇刊,13,1,103-127(2009)
[26] 格里夫,M。;Engelbrecht,A.,《使用粒子群优化算法进行动态多目标优化》,(Nedjah,Nadia;Coelho,Leandro dos Santos;Mourelle,Luiza de Macedo,多目标群智能系统。多目标群智能系统,计算智能研究,第261卷(2010),施普林格:施普林格柏林/海德堡),105-123
[28] 关,S-U。;陈,Q。;Mo,W.,带目标替换的演化动态多目标优化问题,《人工智能评论》,23,267-293(2005)
[30] Hatzakis,I。;Wallace,D.,进化算法的动态多目标优化:一种前瞻性方法,(《遗传与进化计算会议论文集》(2006),美国计算机学会:美国纽约州纽约市计算机学会),1201-1208
[35] Holland,J.H.,《自然和人工系统的适应:生物学、控制和人工智能应用的介绍性分析》。(1975),密歇根大学出版社:英国牛津大学出版社·Zbl 0317.68006号
[42] 古,W。;高,C。;Tan,K.,快速变化环境下多目标进化算法的预测梯度策略,模因计算,2,2,87-110(2010)
[44] 梁,Y-W。;Wang,Y.,U度量:多目标编程的质量度量,IEEE系统、人与控制论汇刊,33,3,337-343(2003)
[45] 李凯。;Kwong,S。;曹,J。;李,M。;郑洁。;Shen,R.,《在多目标进化算法中实现接近性和多样性之间的平衡》,《信息科学》,182,1,220-242(2012),《理论与实践中的自然激发集体智能》
[47] Liu,C-A.,带分布核心估计的新型动态多目标进化算法,国际电气与控制工程会议,0,1345-1348(2010)
[50] Nakib,A。;Siarry,P.,《动态优化算法的性能分析》,(Alba,Enrique;Nakib,Amir;Siarry和Patrick,《动态最优化的元启发式》。《动态优化的元启蒙法》,计算智能研究,第433卷(2013年),Springer:Springer-Berlin-Heidelberg),1-16
[51] 雷,T。;艾萨克斯,A。;Smith,W.,动态多目标优化的模因算法,(Goh,C-K.;Ong,Y-S.;Tan,K.,多目标模因算法。多目标模因学算法,计算智能研究,第171卷(2009),Springer:Springer-Blinl/Heidelberg),353-367·兹比尔1160.90684
[52] Rosenthal,R.E.,《多目标优化原理》,决策科学,16,132-152(1985)
[53] 萨拉索拉,B。;Alba,E.,动态优化问题的定量性能度量,(Alba,Enrique;Nakib,Amir;Siarry,Patrick,动态优化的元启发式。动态优化的Metaeuristics,计算智能研究,第433卷(2013年),Springer:Springer Berlin Heidelberg),17-33
[55] 舒马赫,D。;Vo、B-T。;Vo,B-N.,多目标滤波器性能评估的一致性度量,IEEE信号处理学报,56,8,3447-3457(2008)·兹比尔1390.94399
[56] Sierra,M。;Coello Coello,C.,《使用拥挤、变异和支配改进基于PSO的多目标优化》,(Coello、Carlos Coello;Aguirre、Arturo Hernndez;Zitzler、Eckart,《进化多准则优化》,《计算机科学讲义》,第3410卷(2005),施普林格:施普林格-柏林-海德堡),505-519·Zbl 1109.68631号
[58] 斯托恩,R。;Price,K.,《差分进化——连续空间上全局优化的一种简单有效的启发式算法》,《全局优化杂志》,11,4,341-359(1997)·Zbl 0888.90135号
[60] Tan,K。;Goh,C.,《处理演化多目标优化中的不确定性》,(Zurada,Jacek;Yen,Gary;Wang,Jun,Computational Intelligence:Research Frontiers.计算智能:研究前沿,计算机科学讲义,第5050卷(2008),Springer:Springer Berlin/Heidelberg),262-292
[63] Wang,Y。;Dang,C.,动态多目标优化的进化算法,应用数学与计算,25,6-18(2008)·Zbl 1157.65393号
[65] Wang,Y。;Li,B.,动态多目标优化的多策略集成进化算法,模因计算,2,1,3-24(2010)
[66] Weicker,K.,《动态环境的性能度量》,(Guervós,J.;Adamidis,P.;Beyer,H-G.;Schwefel,H-P.;Fernández-Villacañas,J-L.,《自然中的并行问题解决》,《计算机科学讲义》,第2439卷(2002),施普林格:施普林格柏林/海德堡),64-73
[68] 张,Z。;Qian,S.,动态环境中的人工免疫系统解决时变非线性约束多目标问题,软计算-基础、方法和应用的融合,151333-1349(2011)
[70] 周,A。;Jin,Y。;张,Q。;Sendhoff,B.,进化动态多目标优化中基于预测的种群重新初始化,(进化多标准优化,进化多标准最优化,计算机科学讲义,第4403卷(2007),施普林格:施普林格柏林/海德堡),832-846
[72] Zitzler,E。;布罗克霍夫,D。;Thiele,L.,《重新审视超体积指标:通过加权积分设计帕累托相容指标》,(Obayashi,S.;Deb,K.;Poloni,C.;Hiroyasu,T.;Murata,T.,《进化多标准优化》,《计算机科学讲义》,第4403卷(2007),施普林格:施普林格柏林/海德堡),862-876
[73] Zitzler,E。;Deb,K。;Thiele,L.,《多目标进化算法的比较:经验结果》,进化计算,8,2,173-195(2000)
[75] Zitzler,E。;Thiele,L.,《多目标进化算法:比较案例研究和强度帕累托方法》,IEEE进化计算汇刊,3,4,257-271(1999)
[76] Zitzler,E。;Thiele,L。;Laumanns,M。;丰塞卡,C.M。;Grunert da Fonseca,V.,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)
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。