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memory-based adaptive partitioning (MAP) of search space for the enhancement of convergence in Pareto-based multi-objective evolutionary algorithms

引用

APPLIED SOFT COMPUTING 2016年 41卷 400-417页

作者： Ahmadi, Aras Univ Toulouse INSA UPS INPLISBP 135 Ave Rangueil F-31077 Toulouse France INRA UMR792 Lab Ingn Syst Biol & Proc F-31400 Toulouse France CNRS UMR5504 F-31400 Toulouse France

A new algorithm, dubbed memory-based adaptive partitioning (MAP) of search space, which is intended to provide a better accuracy/speed ratio in the convergence of multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) is presented in this work. This algorithm works by performing an adaptive-probabilistic refinement of the search space, with no aggregation in objective space. This work investigated the integration of MAP within the state-of-the-art fast and elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGAII). Considerable improvements in convergence were achieved, in terms of both speed and accuracy. Results are provided for several commonly used constrained and unconstrained benchmark problems, and comparisons are made with standalone NSGAII and hybrid NSGAII-efficient local search (eLS). (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.

关键词： Multi-objective evolutionary algorithms memory-based adaptive partitioning Convergence improvement

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