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Interleaving Guidance in Evolutionary Multi-Objective Optimization

Journal of Computer Science & Technology 2008年第1期23卷 44-63页

作者： Lam Thu Bui Kalyanmoy Deb Hussein A.Abbass Daryl Essam The Artificial Life and Adaptive Robotics Laboratory School of ITEEADFAUniversity of New South Wales Canberra Mechanical Engineering Department Indian Institute of TechnologyKanpur

In this paper, we propose a framework that uses localization for multi-objective optimization to simultaneously guide an evolutionary algorithm in both the decision and objective spaces. The localization is built using a limited number of adaptive spheres （local models） in the decision space. These spheres axe usually guided, using some direction information, in the decision space towards the areas with non-dominated solutions. We use a second mechanism to adjust the spheres to specialize on different parts of the Paxeto front by using a guided dominance technique in the objective space. Through this interleaved guidance in both spaces, the spheres will be guided towards different parts of the Paxeto front while also exploring the decision space efficiently. The experimental results showed good performance for the local models using this dual guidance, in comparison with their original version.

关键词： evolutionary multi-objective optimization guided dominance local models

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