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基于参考点的进化多目标优化算法具有收敛性，利用KKTPM和ASF度量( Reference point based evolutionary multi-objective optimization algorithms with convergence properties using KKTPM and ASF metrics )
M Abouhawwash K Deb
在一个基于偏好的多目标优化任务中，目标是找到Pareto最优集的一个子集，该子集接近于给定的期望点集。针对这类问题，提出了基于参考点的非支配排序遗传算法（R-NSGA-II）。R-NSGA-II的目标是在目标空间的欧几里德距离意义下，寻找接近于所提供的吸引点的Pareto最优点，而不是寻找整个Pareto最优集。本文用最近提出的Karush-Kuhn-Tucker邻近度(KKTPM)和成就标度函数(ASF)度量代替欧几里德距离度量对R-NSGA-II方法进行了改进。虽然距离测度可能不会产生期望的解，但基于KKTPM的距离测度允许满足KKT最优性条件的理论收敛的局部或全局Pareto解，并且ASF测度允许找到符合Pareto的解。本文提出了一种新的计算存在吸气点时解的KKTPM测度的方法。改进的R-NSGA-II算法能够有效地解决多达10个目标的问题，甚至优于现有的R-NSGA-II算法。
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