An Evolutionary Many-Objective Optimization Algorithm Using Reference-Point-Based Nondominated Sorting Approach, Part I: Solving Problems With Box Constraints

Having developed multiobjective optimization algorithms using evolutionary optimization methods and demonstrated their niche on various practical problems involving mostly two and three objectives, there is now a growing need for developing evolutionary multiobjective optimization (EMO) algorithms f...

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Vydané v:	IEEE transactions on evolutionary computation Ročník 18; číslo 4; s. 577 - 601
Hlavní autori:	Deb, Kalyanmoy, Jain, Himanshu
Médium:	Journal Article
Jazyk:	English
Vydavateľské údaje:	New York, NY IEEE 01.08.2014 Institute of Electrical and Electronics Engineers The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Predmet:	Algorithmics. Computability. Computer arithmetics Algorithms Applied sciences Computer science; control theory; systems Constraints Educational institutions Evolutionary Evolutionary algorithms evolutionary computation Exact sciences and technology Handling large dimension Many-objective optimization Measurement multi-criterion optimization non-dominated sorting NSGA-III Optimization Optimization algorithms Production methods Recognition Sociology Statistics Theoretical computing Vectors Zirconium large dimension many-objective optimization NSGA-III nondominated sorting multicriterion optimization Evolutionary computation Non dominating set Large dimension Multicriteria analysis Evolutionary algorithm Multiobjective programming Optimization Sorting Problem solving Mathematical programming
ISSN:	1089-778X, 1941-0026
On-line prístup:	Získať plný text
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Abstract	Having developed multiobjective optimization algorithms using evolutionary optimization methods and demonstrated their niche on various practical problems involving mostly two and three objectives, there is now a growing need for developing evolutionary multiobjective optimization (EMO) algorithms for handling many-objective (having four or more objectives) optimization problems. In this paper, we recognize a few recent efforts and discuss a number of viable directions for developing a potential EMO algorithm for solving many-objective optimization problems. Thereafter, we suggest a reference-point-based many-objective evolutionary algorithm following NSGA-II framework (we call it NSGA-III) that emphasizes population members that are nondominated, yet close to a set of supplied reference points. The proposed NSGA-III is applied to a number of many-objective test problems with three to 15 objectives and compared with two versions of a recently suggested EMO algorithm (MOEA/D). While each of the two MOEA/D methods works well on different classes of problems, the proposed NSGA-III is found to produce satisfactory results on all problems considered in this paper. This paper presents results on unconstrained problems, and the sequel paper considers constrained and other specialties in handling many-objective optimization problems.
AbstractList	Having developed multiobjective optimization algorithms using evolutionary optimization methods and demonstrated their niche on various practical problems involving mostly two and three objectives, there is now a growing need for developing evolutionary multiobjective optimization (EMO) algorithms for handling many-objective (having four or more objectives) optimization problems. In this paper, we recognize a few recent efforts and discuss a number of viable directions for developing a potential EMO algorithm for solving many-objective optimization problems. Thereafter, we suggest a reference-point-based many-objective evolutionary algorithm following NSGA-II framework (we call it NSGA-III) that emphasizes population members that are nondominated, yet close to a set of supplied reference points. The proposed NSGA-III is applied to a number of many-objective test problems with three to 15 objectives and compared with two versions of a recently suggested EMO algorithm (MOEA/D). While each of the two MOEA/D methods works well on different classes of problems, the proposed NSGA-III is found to produce satisfactory results on all problems considered in this paper. This paper presents results on unconstrained problems, and the sequel paper considers constrained and other specialties in handling many-objective optimization problems.
Author	Jain, Himanshu Deb, Kalyanmoy
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