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Evolutionary Multi/many-objective optimisation via Bilevel Decomposition

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2024年第9期11卷 1973-1986页

作者： Shouyong Jiang Jinglei Guo Yong Wang Shengxiang Yang School of Automation Central South UniversityChangsha 410083China Department of Computing Science University of AberdeenAberdeen AB243FXUK School of Computer Science Central China Normal UniversityWuhan 430079China School of Computer Science and Informatics De Montfort UniversityLeicester LE19BHUK

Decomposition of a complex multi-objective optimisation problem(MOP)to multiple simple subMOPs,known as M2M for short,is an effective approach to multi-objective ***,M2M facilitates little communication/collaboration between subMOPs,which limits its use in complex optimisation *** paper extends the M2M framework to develop a unified algorithm for both multi-objective and manyobjective *** bilevel decomposition,an MOP is divided into multiple subMOPs at upper level,each of which is further divided into a number of single-objective subproblems at lower *** subMOPs are allowed to share some subproblems so that the knowledge gained from solving one subMOP can be transferred to another,and eventually to all the *** bilevel decomposition is readily combined with some new mating selection and population update strategies,leading to a high-performance algorithm that competes effectively against a number of state-of-the-arts studied in this paper for both multiand many-objective *** analysis and component analysis have been also carried out to further justify the proposed algorithm.

关键词： Bilevel decomposition evolutionary algorithm many-objective optimisation multi-objective optimisation

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