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28.11.2018 | Methodologies and Application | Ausgabe 21/2019

Soft Computing 21/2019

A new gradient stochastic ranking-based multi-indicator algorithm for many-objective optimization

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 21/2019
Autoren:
Ye Chen, Xiaoping Yuan, Xiaohui Cang
Wichtige Hinweise
Communicated by V. Loia.

Publisher's Note

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

Abstract

In this paper, we propose a gradient stochastic ranking-based multi-indicator algorithm (GSRA) to guide the direction of Pareto front selection pressure. The proposed algorithm primarily aims to enhance the relationship among the different indicators in indicator-based MOEAs. In GSRA, we assigned the Gaussian niche-preservation operation to evaluate the perpendicular distance of every niche member, we also chose two indicators with different biases to balance the convergence and diversity. In environmental selection, we used a two-tier gradient stochastic ranking method to carry out the offspring selection. Seven state-of-the-art EMO algorithms are selected as the peer algorithms to validate GSRA. A series of extensive experiments is conducted on 15 test problems taken from MaF test suites, these functions in the suites are frequently used in many-objective optimization such as DTLZ and WFC problems. The experimental results revealed that the GSRA can achieve both the desired convergence and distribution properties. The solution set obtained by GrEA can achieve a better coverage of the Pareto front than that obtained by other algorithms on most of the tested problems.

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