Dynamic multi-objective optimization algorithm based decomposition and preference

Most of the existing dynamic multi-objective evolutionary algorithms (DMOEAs) are effective, which focuses on searching for the approximation of Pareto-optimal front (POF) with well-distributed in handling dynamic multi-objective optimization problems (DMOPs). Nevertheless, in real-world scenarios,...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Information sciences Jg. 571; S. 175 - 190
Hauptverfasser:	Hu, Yaru, Zheng, Jinhua, Zou, Juan, Jiang, Shouyong, Yang, Shengxiang
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Inc 01.09.2021
Schlagworte:	Changing preference point Dynamic multi-objective evolutionary algorithms (DMOEAs) Reference points The region of interest (ROI) Dynamic multi-objective evolutionary algorithms (DMOEAs) Reference points Changing preference point The region of interest (ROI)
ISSN:	0020-0255, 1872-6291
Online-Zugang:	Volltext
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