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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

An Improved Bi-goal Algorithm for Many-Objective Optimization

verfasst von : Huaxian Pan, Lei Cai

Erschienen in: E-Learning and Games

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper, an evolutionary algorithm based on bi-goal is proposed for many-objective optimization. We first provide a new proximity estimation, ensuring the convergence of algorithm. Afterwards, a new sharing function with a novel discriminator is employed to improve the diversity. The dominance-based environmental selection is applied in bi-goal space, which is expected to archive a good balance between convergence and diversity. The experimental results show that the proposed method can work well on most instances considered in this study, demonstrating that it is very competitive for solving many-objective optimization problems.

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Literatur
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Metadaten
Titel
An Improved Bi-goal Algorithm for Many-Objective Optimization
verfasst von
Huaxian Pan
Lei Cai
Copyright-Jahr
2019
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-23712-7_28

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