检索结果-内蒙古大学图书馆

Computational Complexity Measures for Many-objective Optimization Problems

Procedia Computer Science 2014年 36卷 185-191页

作者： David M. Curry Cihan H. Dagli Department of Engineering Management and Systems Engineering Missouri University of Science and Technology Rolla Missouri 65409

multi-objective Optimization Problems (MOPs) are commonly encountered in the study and design of complex systems. Pareto dominance is the most common relationship used to compare solutions in MOPs, however as the number of objectives grows beyond three, Pareto dominance alone is no longer satisfactory. These problems are termed “Many-objective Optimization Problems (MaOPs)”. While most MaOP algorithms are modifications of common MOP algorithms, determining the impact on their computational complexity is difficult. This paper defines computational complexity measures for these algorithms and applies these measures to a multi-objective evolutionary algorithm (MOEA) and its MaOP counterpart.

关键词： multi-objective optimization problem MOP many-objective optimization problem MaOP computational complexity multi- objective evolutionary algorithm MOEA

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