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Population-based metaheuristics for continuous boundary-constrained dynamic multi-objective optimisation problems

SWARM AND EVOLUTIONARY COMPUTATION 2014年第0期14卷 31-47页

作者： Helbig, Marde Engelbrecht, Andries R. Meraka Inst CSIR Scientia ZA-0184 Pretoria South Africa Univ Pretoria Dept Comp Sci ZA-0002 Pretoria South Africa

Most real-world optimisation problems are dynamic in nature with more than one objective, where at least two of these objectives are in conflict with one another. This kind of problems is referred to as dynamic multi-objective optimisation problems (DMOOPs). Most research in multi-objective optimisation (MOO) have focussed on static MOO (SMOO) and dynamic single-objective optimisation. However, in recent years, algorithms were proposed to solve dynamic MOO (DMOO). This paper provides an overview of the algorithms that were proposed in the literature to solve DMOOPs. In addition, challenges, practical aspects and possible future research directions of DMOO are discussed. (C) 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.

关键词： Population-based algorithms dynamic multi-objective optimization dynamic multi-objective optimization algorithms

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