基于ε-支配的昂贵超多目标黑箱问题代理优化算法
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重庆市教育委员会科学技术研究计划重点项目(No.KJZD-K202114801);重庆市技术创新与应用发展专项(No.cstc2021jscx-jbgsX0001);重庆市自然科学基金创新发展联合基金项目(No. 2022NSCQ-LZX0301)


A Surrogate Optimization Algorithm Based on the ε-Dominance for Expensive Many-Objective Black-Box Problems
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    摘要:

    针对求解昂贵超多目标黑箱优化问题的算法进行研究。基于SOCEMO算法,将ε-支配用于目标值采样策略,提出ε-SOCEMO算法。在42个超多目标测试问题上对ε-SOCEMO算法和SOCEMO算法进行了数值实验,结果显示ε-SOCEMO算法在性能评价指标上具有较好的表现。数值实验表明这种改进的目标值采样策略可以提升SOCEMO算法在昂贵超多目标黑箱优化问题上的计算效果。

    Abstract:

    It investigates the algorithm for solving expensive many-objective black-box optimization problems. The algorithm ε-SOCEMO is proposed based on the SOCEMO algorithm, which uses ε-dominance for the target-value sampling strategy. Numerical experiments on algorithms ε-SOCEMO and SOCEMO were performed on 42 many-objective test problems, and the results show that ε-SOCEMO has better performance in the metrics. Numerical experiments show that this modified target-value sampling strategy can improve the computational effectiveness of the SOCEMO algorithm on expensive many-objective black-box optimization problems.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

魏玉涛,白富生.基于ε-支配的昂贵超多目标黑箱问题代理优化算法[J].重庆师范大学学报自然科学版,2023,40(4):15-22

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  • 在线发布日期: 2023-09-22