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04.07.2019 | Regular Paper

A multi-objective interactive dynamic particle swarm optimizer

Zeitschrift:
Progress in Artificial Intelligence
Autoren:
Cristóbal Barba-González, Antonio J. Nebro, José García-Nieto, José F. Aldana-Montes
Wichtige Hinweise
This work has been partially funded by Spanish Grants TIN2017-86049-R (Spanish Ministry of Education and Science). Cristóbal Barba-González is supported by Grant BES-2015-072209 (Spanish Ministry of Economy and Competitiveness). José García-Nieto is the recipient of a Post-Doctoral fellowship of “Captación de Talento para la Investigación” Plan Propio at Universidad de Málaga.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Multi-objective optimization deals with problems having two or more conflicting objectives that have to be optimized simultaneously. When the objectives change somehow with time, the problems become dynamic, and if the decision maker indicates preferences at runtime, then the algorithms to solve them become interactive. In this paper, we propose the integration of SMPSO/RP, an interactive multi-objective particle swarm optimizer based on SMPSO, with InDM2, an algorithmic template for dynamic interactive optimization with metaheuristics. The result is SMPSO/RPD, an algorithm that provides the search capabilities of SMPSO, incorporates an interactive preference articulation mechanism based on defining one or more reference points, and is able to deal with dynamic problems. We conduct a qualitative study showing the working of SMPSO/RPD on three benchmark problems, remaining a qualitative analysis as an open line of future research.

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