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An analysis of SAT constrained MNK-landscapes as benchmark problems for multi-objective evolutionary algorithms

Swarm and Evolutionary Computation 2025年 95卷

作者： Honjo Ide, Felipe Aguirre, Hernan Miyakawa, Minami Whitley, Darrel Faculty of Engineering Shinshu University Wakasato 4-17-1 Nagano Nagano 380-0928 Japan Department of Computer Science Colorado State University 711 Oval Drive Fort Collins 80521 CO United States

Benchmark problems have been fundamental in advancing our understanding of the dynamics and design of multi-objective evolutionary optimization algorithms. Within the binary domain, there is a lack of multi-objective benchmark problems that can help further research on constrained optimization. This paper presents highly configurable benchmark problems for constrained binary multi-objective optimization combining SAT Constraints, constructed from satisfiability clauses, and MNK-Landscapes. The benchmark problems are scalable in the number of equality and inequality constraints, feasibility-hardness, number of objectives, number of variables, and epistasis between variables. This paper studies how SAT Constraints affect the distribution of feasible solutions in objective and decision spaces and illustrates their impact on the performance and dynamics of multi-objective evolutionary algorithms when solving SAT constrained MNK-Landscapes. © 2025 Elsevier B.V.

关键词： constrained binary multi-objective optimization Evolutionary algorithms MNK-landscapes SAT constraints Scalable benchmark problems

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