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张亚杰;田，叶;姜浩;张兴义;金耀初

约束多目标优化问题辅助进化算法的设计与分析。 （英语） Zbl 07741644号

信息科学。 648，文章ID 119547，27 p.（2023）.
摘要：近年来，通过引入简单辅助问题来求解约束多目标优化问题（CMOP）已成为一个流行的概念。迄今为止，还没有系统的研究调查过这一概念运作的条件。在这项研究中，我们对现有的约束多目标进化算法（CMOEAs）进行了整体概述，以解决三个研究问题：（1）为什么引入助手问题？（2） 哪些问题应选择为助手问题？（3）助手问题如何帮助？基于这些讨论，我们开发了一种新的帮助-问题辅助CMOEA，其中原始CMOP通过解决源自原始问题的一系列以约束为中心的问题来解决，其约束边界逐渐缩小。在每个阶段，我们都有一个以对象为中心的问题，用于帮助解决以约束为中心的难题。在实验中，我们研究了该算法在66个基准问题和15个实际应用中的性能。实验结果表明，与八种最先进的CMOEA相比，该算法具有很强的竞争力。

引用于三文件

MSC公司：

90C29型 多目标规划
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

进化算法;约束多目标优化;不等式约束;等式约束

软件：

SPEA2公司;PlatEMO公司;irace公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Zhang}等人，《信息科学》。648，文章ID 119547，第27页（2023；Zbl 07741644）
全文： 内政部

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