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22.04.2017 | Original Article | Ausgabe 10/2018

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 10/2018

A full variate Gaussian model-based RM-MEDA without clustering process

Zeitschrift:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics > Ausgabe 10/2018
Autoren:
Meifeng Shi, Zhongshi He, Ziyu Chen, Xin Liu

Abstract

A regularity model-based multi-objective estimation of distribution algorithm (RM-MEDA) is an excellent multi-objective estimation of distribution algorithm proposed in recent years. However, the performance of RM-MEDA is seriously affected by its clustering process. In order to avoid the influence of the clustering process, this paper presents a novel full variate Gaussian model-based (FGM-based) RM-MEDA without clustering process, named FRM-MEDA. In FRM-MEDA, the clustering process is removed from the original algorithm and the full variate Gaussian model (FGM) is introduced to keep the population diversity and make up the loss of the performance caused by removing the clustering process. Meanwhile, the introduction of FGM makes the FRM-MEDA faster and more stable when solving all the test instances. In addition, variable variance of FGM is presented to enhance the exploring ability of FRM-MEDA. The experiments demonstrate that the proposed algorithm significantly outperforms the RM-MEDA without clustering process and the RM-MEDA with K equal to AVE K .

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