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A ε-indicator-based shuffled frog leaping algorithm for many-objective optimization problems

Journal of Systems Engineering and Electronics 2020年第1期31卷 142-155页

作者： WANG Na SU Yuchao CHEN Xiaohong LI Xia LIU Dui College of Electronics and Information Engineering Shenzhen UniversityShenzhen 518060China Guangdong Key Laboratory of Intelligent Information Processing Shenzhen UniversityShenzhen 518060China

Many-objective optimization problems take challenges to multi-objective evolutionary algorithms.A number of nondominated solutions in population cause a difficult selection towards the Pareto front.To tackle this issue,a series of indicatorbased multi-objective evolutionary algorithms(MOEAs)have been proposed to guide the evolution progress and shown promising performance.This paper proposes an indicator-based manyobjective evolutionary algorithm calledε-indicator-based shuffled frog leaping algorithm(ε-MaOSFLA),which adopts the shuffled frog leaping algorithm as an evolutionary strategy and a simple and effectiveε-indicator as a fitness assignment scheme to press the population towards the Pareto front.Compared with four stateof-the-art MOEAs on several standard test problems with up to 50 objectives,the experimental results show thatε-MaOSFLA outperforms the competitors.

关键词： evolutionary algorithm many-objective optimization shuffled frog leaping algorithm(SFLA) ε-indicator

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