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MONEDA:基于神经网络的分布估计算法的可扩展多目标优化。 (英语) Zbl 1369.90161号

摘要:分布估计算法(EDA)向多目标领域的扩展导致了多目标优化EDA(MOEDA)。大多数MOEDA都限制自己将单目标EDA移植到多目标领域。尽管MOEDA已被证明是一种有效的方法,但最后一点是实现“标准”多目标优化进化算法显著改进的障碍。调整建模算法是取得实质性进展的一种方法。到目前为止,EDA使用的大多数模型构建方案都采用了现成的机器学习方法。然而,建模问题有一些特定的要求,这些方法无法满足甚至规避。本文的重点是模型构建问题,以及大多数MOEDA是如何正确理解和解决这一问题的。我们深入探究了这件事的根源,并对其原因进行了假设。为了更深入地理解这个主题,我们提出了一种新的算法,旨在克服当前MOEDA的缺点。这种新算法是多目标神经分布估计算法(MONEDA)。MONEDA使用改进的生长神经网络进行建模(MB-GNG)。MB-GNG是一种满足上述要求的定制聚类算法。MONEDA凭借其定制的建模算法、精英个体的保留及其个体替换方案,能够大规模解决连续多目标优化问题。在一组质量指标和计算资源需求方面,它的性能优于类似算法。

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90C29型 多目标和目标规划
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
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