Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Thuật toán đồng tiến hóa lân cận không bị chi phối đa mục tiêu với quần thể ưu tú
Tóm tắt
Một thuật toán đồng tiến hóa lân cận không bị chi phối (NNCA) với cơ chế đồng tiến hóa mới được đề xuất để tối ưu hóa đa mục tiêu, trong đó các cá thể xuất sắc được sử dụng để hướng dẫn quá trình tìm kiếm. Tất cả các cá thể không bị chi phối được chia thành hai tiểu quần thể, cụ thể là quần thể ưu tú và quần thể phổ thông dựa trên giá trị khoảng cách đông đúc của chúng. Cá thể ưu tú nằm ở khu vực ít đông đúc sẽ có nhiều cơ hội hơn để chọn nhiều thành viên cho đội của mình hơn và do đó khu vực này có thể được khám phá kỹ lưỡng hơn. Vì vậy, quần thể ưu tú sẽ hướng dẫn tìm kiếm đến khu vực hứa hẹn và ít đông đúc hơn. Thứ hai, để tránh tình trạng "tình trạng trì trệ trong tìm kiếm", có nghĩa là các thuật toán không tìm thấy đủ các giải pháp không bị chi phối, một cơ chế đảm bảo kích thước (SGM) được đề xuất cho quần thể ưu tú bằng cách di cư một số cá thể bị chi phối vào quần thể ưu tú khi cần thiết. SGM có thể ngăn chặn thuật toán tìm kiếm quanh các cá thể không bị chi phối giới hạn và bị mắc kẹt vào tình huống "tình trạng trì trệ trong tìm kiếm". Ngoài ra, một số loại toán tử giao phối và đột biến khác nhau được sử dụng để tạo ra thế hệ con, điều này có lợi cho tính đa dạng. Các bài kiểm tra trên 20 bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu chuẩn bao gồm năm bài toán ZDT, năm bài toán DTLZ và mười bài toán thử nghiệm CEC09 không ràng buộc cho thấy NNCA rất cạnh tranh so với bảy thuật toán tối ưu hóa đa mục tiêu tiên tiến nhất hiện nay.
Từ khóa
#thuật toán tiến hóa #tối ưu hóa đa mục tiêu #quần thể ưu tú #thuật toán không bị chi phối #cách tiếp cận đồng tiến hóaTài liệu tham khảo
Ahn CW, Ramakrishna RS (2003) Elitism-based compact genetic algorithms. IEEE Trans Evol Comput 7(4):367–385
Chen JY, Lin QZ, Ji Z (2011) Chaos-based multi-objective immune algorithm with a fine-grained selection mechanism. Soft Comput 15:1273–1288
Coello Coello CA, Sierra MR (2003) A coevolutionary multi-objective evolutionary algorithm. In: Proceedings of the Congress on evolutionary computation. IEEE Press, Canberra, pp 482–489
Coello Coello CA (2006) Evolutionary multiobjective optimization: a historical view of the field. IEEE Comput Intell Mag 1(1):28–36
Corne DW, Knowles JD, Oates MJ (2000) The pareto-envelope based selection algorithm for multiobjective optimization. In: Parallel problem solving from nature VI, lecture notes in somputer science, vol 1917. Springer, Paris, pp 839–848
Corne DW, Jerram NR, Knowles JD, Oates MJ (2001) PESA-II: region-based selection in evolutionary multiobjective optimization. In: Proceedings of the genetic and evolutionary computation conference. Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, pp 283–290
Deb K, Agrawal RB (1995) Simulated binary crossover for continuous search space. Complex Syst 9:115–148
Deb K, Jain S (2002) Running performance metrics for evolutionary multi-objective optimization. Technical Report, No. 2002004, Indian Institute of Technology Kanpur, Kanpur
Deb K, Pratap A, Agarwal S, Meyarivan T (2002) A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Trans Evol Comput 6(2):182–197
Deb K, Thiele L, Laumanns M, Zitzler E (2002) Scalable multi-objective optimization test problems. In: Proceedings of the Congress on evolutionary computation. IEEE Press, Honolulu, pp 825–830
Gao S, Zeng S, Xiao B, Zhang L, Shi Y, Tian X, Yang Y, Long H, Yang X, Yu D, Yan Z (2009) An orthogonal multi-objective evolutionary algorithm with lower-dimensional crossover. In: IEEE Congress on evolutionary computation, CEC’09, pp 1959–1964
Goh CK, Tan KC, Liu DS, Chiam SC (2010) A competitive and cooperative co-evolutionary approach to multi-objective particle swarm optimization algorithm design. Eur J Oper Res 202:42–54
Gong MG, Jiao LC, Du HF, Bo LF (2008) Multi-objective immune algorithm with nondominated neighbor-based selection. Evol Comput 16(2):225–255
Keerativuttiumrong N, Chaiyaratana N, Varavithya V (2002) Multi-objective co-operative co-evolutionary genetic algorithm. In: Parallel problem solving from nature PPSN VII, lecture notes in computer science, vol 2439. Springer, Berlin, Heidelberg, pp 288–297
Knowles JD, Corne DW (2000) Approximating the nondominated front using the Pareto archived evolution strategy. Evol Comput 8(2):149–172
Leung YW, Wang YP (2001) An orthogonal genetic algorithm with quantization for global numerical optimization. IEEE Trans Evol Comput 5(1):41–53
Li H, Zhang Q (2009) Multiobjective optimization problems with complicated Pareto sets, MOEA/D and NSGA-II. IEEE Trans Evol Comput 13(2):284–302
Liu J, Zhong WC, Jiao LC (2007) An organizational evolutionary algorithm for numerical optimization. IEEE Trans Syst Man Cybernet Part B: Cybernet 37(4):1052–1064
Lohn J, Kraus WF, Haith GL (2002) Comparing a coevolutionary genetic algorithm for multiobjective optimization. In: Proceedings of the Congress on evolutionary computation. IEEE Press, Piscataway, pp 1157–1162
Maneeratana K, Boonlong K, Chaiyaratana N (2004) Multi-objective optimisation by co-operative co-evolution. In: Parallel problem solving from nature PPSN VIII, lecture notes in computer science, vol 3242. Springer, Berlin, Heidelberg, pp 772–781
Potter M, De Jong K (1994) A cooperative coevolutionary approach to function optimization. In: Parallel problem solving from nature III, lecture notes in computer science, , vol 866. Springer, Berlin, pp 249–257
Qu BY, Suganthan PN (2010) Multi-objective evolutionary algorithms based on the summation of normalized objectives and diversified selection. Inf Sci 180(17):3170–3181
Ray T, Liew KM (2003) Society and civilization: an optimization algorithm based on the simulation of social behavior. IEEE Trans Evol Comput 7(4):386–396
Schaffer JD (1985) Multiple objective optimization with vector evaluated genetic algorithms. In: Proceedings of the First International Conference on genetic algorithms, pp 93–100
Schott JR (1995) Fault tolerant design using single and multicriteria genetic algorithm optimization. Master’s thesis, Massachusetts Institute of Technology
Tiwari S, Fadel G, Koch P, Deb K (2009) Performance assessment of the hybrid archive-based micro genetic algorithm (AMGA) on the CEC09 test problems. In: IEEE Congress on evolutionary computation, CEC’09, pp 1935–1942
Wang Y, Dang C, Li H, Han L, Wei J (2009) A clustering multi-objective evolutionary algorithm based on orthogonal and uniform design. In: IEEE Congress on evolutionary computation, CEC’09, pp 2927–2933
Zhang Q, Li H (2007) MOEA/D: a multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition. IEEE Trans Evol Comput 11(6):712–731
Zhang Q, Liu W, Li H (2009a) The performance of a new version of MOEA/D on CEC09 unconstrained MOP test instances. Tech. Rep. CES-491, School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex
Zhang Q, Zhou A, Zhao S, Suganthan PN, Liu W, Tiwari S (2009b) Multiobjective optimization test instances for the CEC 2009 special session and competition. Tech. Rep. CES-487, School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex
Zhao SZ, Suganthan PN (2011) Two-lbests based multi-objective particle swarm optimizer. Eng Optim 43(1):1–17
Zhao SZ, Suganthan PN, Zhang Q (2012) Decomposition-based multiobjective evolutionary algorithm with an ensemble of neighborhood sizes. IEEE Trans Evol Comput 16(3):442–446
Zhou A, Qu BY, Li H, Zhao SZ, Suganthan PN, Zhang Q (2011) Multiobjective evolutionary algorithms: a survey of the state of the art. Swarm Evol Comput 1(1):32–49
Zitzler E, Thiele L (1999) Multiobjective evolutionary algorithms: a comparative case study and the strength pareto approach. IEEE Trans Evol Comput 3(4):257–271
Zitzler E, Deb K, Thiele L (2000) Comparison of multi-objective evolutionary algorithms: empirical results. Evol Comput 8(2):173–195
Zitzler E, Laumanns M, Thiele L (2002) SPEA2: improving the strength pareto evolutionary algorithm. In: Evolutionary methods for design, optimization and control with applications to industrial problems. Athens, Greece, pp 95–100