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检索条件"主题词=Constrained large-scale multiobjective optimization"

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排序：

Parameter-Adaptive Paired Offspring Generation for constrained large-scale multiobjective optimization Algorithm

Parameter-Adaptive Paired Offspring Generation for Constrain...

引用

2023 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2023

作者： Zhu, Haiyue Chen, Qingda Ding, Jinliang Zhang, Xingyi Wang, Hongfeng Northeastern University The State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries Shenyang China School of Artificial Intelligence Anhui University Hefei China

ISBN: (纸本)9781665430654

There are significant challenges in designing optimization algorithms for constrained large-scale multiobjective optimization problems due to numerous decision variables and constraints. For example, the decision space size exponentially grows with the number of decision variables, and constraints restrict the feasible range, increasing the complexity of the search space. To solve these problems, this paper presents a constrained large-scale multiobjective optimization algorithm based on adaptive paired offspring generation (aPOCEA). Specifically, an adaptive parameter adjustment strategy is proposed to determine the number of solutions in each subpopulation and balance the exploration and exploitation ability of the algorithm, enhancing the convergence speed of aPOCEA. Meanwhile, we propose a parent selection strategy to select high-quality parent solutions, increasing the probability of generating high-quality offspring solutions. Experimental results on ten benchmarks, each with two to three objectives, multiple constraints, and hundreds of decision variables, demonstrate that aPOCEA outperforms other representative optimization algorithms. © 2023 IEEE.

关键词： adaptive parameter adjustment strategy constrained large-scale multiobjective optimization parent selection strategy

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