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检索条件"主题词=Clustering-based entropy selection"

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详细简洁

排序：

NSLS with the clustering-based entropy selection for Many-Objective Optimization Problems 18th

NSLS with the Clustering-Based Entropy Selection for Many-Ob...

引用

18th International Conference on Intelligent Computing (ICIC)

作者： Ma, Zhaobin Ding, Bowen Zhang, Xin Jiangnan Univ Sch Artificial Intelligence & Comp Sci Wuxi 214000 Jiangsu Peoples R China Jiangnan Univ Jiangsu Key Lab Media Design & Software Technol Wuxi 214000 Jiangsu Peoples R China Jilin Univ Key Lab Symbol Computat & Knowledge Engn Minist Educ Changchun 130012 Peoples R China

ISBN: (纸本)9783031138706;9783031138690

The multi-objective optimization algorithm based on nondominated sorting and local search (NSLS) has shown great competitiveness in the most multi-objective optimization problems. NSLS can obtain the Pareto-optimal front with better distribution and convergence than other traditional multi-objective optimization algorithms. However, the performance of NSLS degrades rapidly when facing the many-objective optimization problems (MaOPs). This paper proposes another version of NSLS, named NSLS with the clustering-based entropy selection (NSLS-CE), which replaces the farthest-candidate approach with the clustering-based entropy selection approach. The concept of clustering-based entropy is proposed to measure the distribution of populations, which is implemented by the k-means clustering algorithm. Besides, to reduce the time complexity of the proposed clustering-based entropy selection approach, we apply the thermodynamic component replacement strategy. In order to prove the efficacy of NSLS-CE for solving MaOPs, the experiment is carried out on eighteen instances with three different objective numbers. The experimental results indicate that NSLS-CE can obtain Pareto solutions with better convergence and better distribution than NSLS.

关键词： clustering-based entropy selection Local search Many-objective optimization problems

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