Thuật toán tiến hóa vi phân đa mục tiêu động dựa trên thông tin về tiến trình tiến hóa

Science China Technological Sciences - Tập 64 - Trang 1676-1689 - 2021
Ying Hou1,2, YiLin Wu1,2, Zheng Liu1, HongGui Han1,2, Pu Wang1,2
1Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China
2Engineering Research Center of Digital Community, Ministry of Education, Beijing, China

Tóm tắt

Thuật toán tiến hóa vi phân đa mục tiêu (MODE) là một phương pháp hiệu quả để giải quyết các bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu. Tuy nhiên, trong bối cảnh thiếu thông tin về tiến trình tiến hóa, chiến lược tối ưu hóa của thuật toán MODE vẫn tồn tại như một vấn đề mở. Trong bài báo này, một thuật toán tiến hóa vi phân đa mục tiêu động, dựa trên thông tin về tiến trình tiến hóa (DMODE-IEP), được phát triển nhằm cải thiện hiệu suất tối ưu hóa. Các đóng góp chính của DMODE-IEP như sau. Đầu tiên, thông tin về tiến trình tiến hóa, sử dụng các giá trị fitness, được đề xuất để miêu tả tiến trình tiến hóa của MODE. Thứ hai, các cơ chế điều chỉnh động của các giá trị tham số tiến hóa, chiến lược đột biến và giá trị tham số chọn dựa trên thông tin về tiến trình tiến hóa được thiết kế nhằm cân bằng khả năng khám phá toàn cầu và khả năng khai thác cục bộ. Thứ ba, sự hội tụ của DMODE-IEP được chứng minh bằng lý thuyết xác suất. Cuối cùng, kết quả kiểm tra trên bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu tiêu chuẩn và quy trình xử lý nước thải xác minh rằng hiệu quả tối ưu hóa của thuật toán DMODE-IEP vượt trội hơn so với các thuật toán tối ưu hóa đa mục tiêu tân tiến khác, bao gồm cả chất lượng của các giải pháp và tốc độ tối ưu hóa của thuật toán.

Từ khóa

#thuật toán tiến hóa vi phân đa mục tiêu #tối ưu hóa đa mục tiêu #thông tin tiến trình tiến hóa #điều chỉnh tham số động #tính hội tụ

Tài liệu tham khảo

Das S, Suganthan P N. Differential evolution: A survey of the state-of-the-art. IEEE Trans Evol Computat, 2011, 15: 4–31 Derrac J, García S, Molina D, et al. A practical tutorial on the use of nonparametric statistical tests as a methodology for comparing evolutionary and swarm intelligence algorithms. Swarm Evolary Computat, 2011, 1: 3–18 Qiao J F, Hou Y, Han H G. Optimal control for wastewater treatment process based on an adaptive multi-objective differential evolution algorithm. Neural Comput Applic, 2019, 31: 2537–2550 Ma Z, Wang Y. Evolutionary constrained multiobjective optimization: Test suite construction and performance comparisons. IEEE Trans Evol Computat, 2019, 23: 972–986 Cheng R, Li M, Tian Y, et al. A benchmark test suite for evolutionary many-objective optimization. Complex Intell Syst, 2017, 3: 67–81 Zhou X, Wang H, Peng W, et al. Solving multi-scenario cardinality constrained optimization problems via multi-objective evolutionary algorithms. Sci China Inf Sci, 2019, 62: 192104 Mohamed A W, Hadi A A, Jambi K M. Novel mutation strategy for enhancing SHADE and LSHADE algorithms for global numerical optimization. Swarm Evolary Computat, 2019, 50: 100455 Opara K R, Arabas J. Differential evolution: A survey of theoretical analyses. Swarm Evolary Computat, 2019, 44: 546–558 Mohamed A K, Mohamed A W. Real-parameter unconstrained optimization based on enhanced AGDE algorithm. In: Hassanien A E, eds. Machine Learning Paradigms: Theory and Application. Cham: Springer, 2018 Zhang Y, Gong D, Gao X, et al. Binary differential evolution with self-learning for multi-objective feature selection. Inf Sci, 2020, 507: 67–85 Ho-Huu V, Nguyen-Thoi T, Truong-Khac T, et al. An improved differential evolution based on roulette wheel selection for shape and size optimization of truss structures with frequency constraints. Neural Comput Applic, 2018, 29: 167–185 Santana-Quintero L V, Hernández-Díaz A G, Molina J, et al. DEMORS: A hybrid multi-objective optimization algorithm using differential evolution and rough set theory for constrained problems. Comput Operat Res, 2010, 37: 470–480 Cheng J, Yen G G, Zhang G. A grid-based adaptive multi-objective differential evolution algorithm. Inf Sci, 2016, 367–368: 890–908 Jamali A, Mallipeddi R Salehpour M, et al. Multi-objective differential evolution algorithm with fuzzy inference-based adaptive mutation factor for Pareto optimum design of suspension system. Swarm Evolary Computat, 2020, 54: 100666 Mohamed A W. A novel differential evolution algorithm for solving constrained engineering optimization problems. J Intell Manuf, 2018, 29: 659–692 Deb K, Pratap A, Agarwal S, et al. A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Trans Evol Computat, 2002, 6: 182–197 Qiao J F, Hou Y, Zhang L, et al. Adaptive fuzzy neural network control of wastewater treatment process with multiobjective operation. Neurocomputing, 2017, 275: 383–393 Tang L, Wang X, Dong Z. Adaptive multiobjective differential evolution with reference axis vicinity mechanism. IEEE Trans Cybern, 2019, 49: 3571–3585 Zhang X Y, Tian Y, Cheng R, et al. An efficient approach to non-dominated sorting for evolutionary multiobjective optimization. IEEE Trans Evol Computat, 2015, 19: 201–213 Zheng S Y, Zhang S X. A jumping genes inspired multi-objective differential evolution algorithm for microwave components optimization problems. Appl Soft Comput, 2017, 59: 276–287 Wang H, Ren X, Li G et al. APDDE: Self-adaptive parameter dynamics differential evolution algorithm. Soft Comput, 2018, 22: 1313–1333 Fan R, Wei L, Li X, et al. Self-adaptive weight vector adjustment strategy for decomposition-based multi-objective differential evolution algorithm. Soft Comput, 2020, 24: 13179–13195 Srinivas N, Deb K. Muiltiobjective optimization using nondominated sorting in genetic algorithms. Evolary Computat, 1994, 2: 221–248 Thomas B. Evolutionary Algorithms in Theory and Practice. New York: Oxford University Press, 1996. 126–129 Bandyopadhyay S, Mukherjee A. An algorithm for many-objective optimization with reduced objective computations: A study in differential evolution. IEEE Trans Evol Computat, 2015, 19: 400–413 Chen X, Du W, Qian F. Multi-objective differential evolution with ranking-based mutation operator and its application in chemical process optimization. Chemom Intell Lab Syst, 2014, 136: 85–96 Martin D, Rosete A, Alcala-Fdez J, et al. A new multiobjective evolutionary algorithm for mining a reduced set of interesting positive and negative quantitative association rules. IEEE Trans Evol Computat, 2014, 18: 54–69 Elhossini A, Areibi S, Dony R. Strength Pareto particle swarm optimization and hybrid EA-PSO for multi-objective optimization. Evolary Computat, 2014, 18: 127–156