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检索条件"主题词=decomposition-based multiobjective optimization algorithms"

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详细简洁

排序：

Dual-Grid Model of MOEA/D for Evolutionary Constrained multiobjective optimization 18

Dual-Grid Model of MOEA/D for Evolutionary Constrained Multi...

引用

Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO)

作者： Ishibuchi, Hisao Fukase, Takefumi Masuyama, Naoki Nojima, Yusuke Southern Univ Sci & Technol Dept Comp Sci & Engn Shenzhen Key Lab Computat Intelligence Shenzhen 518055 Peoples R China Osaka Prefecture Univ Grad Sch Engn Dept Comp Sci & Intelligent Syst Sakai Osaka 5998531 Japan

ISBN: (纸本)9781450356183

A promising idea for evolutionary constrained optimization is to efficiently utilize not only feasible solutions (feasible individuals) but also infeasible ones. In this paper, we propose a simple implementation of this idea in MOEA/D. In the proposed method, MOEA/D has two grids of weight vectors. One is used for maintaining the main population as in the standard MOEA/D. In the main population, feasible solutions always have higher fitness than infeasible ones. Among infeasible solutions, solutions with smaller constraint violations have higher fitness. The other grid is for maintaining a secondary population where non-dominated solutions with respect to scalarizing function values and constraint violations are stored. More specifically, a single non-dominated solution with respect to the scalarizing function and the total constraint violation is stored for each weight vector. A new solution is generated from a pair of neighboring solutions in the two grids. That is, there exist three possible combinations of two parents: both from the main population, both from the secondary population, and each from each population. The proposed MOEA/D variant is compared with the standard MOEA/D and other evolutionary algorithms for constrained multiobjective optimization through computational experiments.

关键词： Evolutionary multiobjective optimization (EMO) constrained multiobjective optimization decomposition-based multiobjective optimization algorithms MOEA/D

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