基于指标的多目标搜索选择

基于指标的多目标搜索选择(中文5000字,英文PDF)
摘要
本文讨论了如何将决策者的偏好一般地融入到多目标搜索中。主要思想是首先根据二元性能指标（指标）定义优化目标，然后在选择过程中直接使用该指标。为此，我们提出了一种基于指标的通用进化算法（IBEA），它可以与任意指标相结合。与现有的算法相比，IBEA可以适应用户的偏好并且不需要任何额外的分集保存机制，例如分享使用的适应度。它显示了几个连续和离散的基准问题，IBEA算法可以在两种流行算法（即NSGA-II和SPEA2）就不同的性能测量而产生的结果方面得到实质性的改进。