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Erschienen in:
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2010 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Reduced-Cost SMS-EMOA Using Kriging, Self-Adaptation, and Parallelization

verfasst von : Jan-Willem Klinkenberg, Michael T. M. Emmerich, André H. Deutz, Ofer M. Shir, Thomas Bäck

Erschienen in: Multiple Criteria Decision Making for Sustainable Energy and Transportation Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

The SMS-EMOA is a simple and powerful evolutionary metaheuristic for computing approximations to Pareto front based on the dominated hypervolume indicator (S-metric). However, as other state-of-the-art metaheuristics, it consumes a high number of function evaluations in order to compute accurate approximations. To reduce its total computational cost and response time for problems with time consuming evaluators, we suggest three adjustments: Step-size adaptation, Kriging metamodeling, and Steady-State Parallelization. We show that all these measures contribute to the acceleration of the SMS-EMOA on continuous benchmark problems as well as on a application problem – the quantum mechanical optimal control with shaped laser pulses.

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Fußnoten
1
Here, P is interpreted as a concatenated vector.
 
Literatur
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Zitzler, E. (1998). Evolutionary Algorithms for Multiobjective Optimization. Ph.D. thesis, ETH Zürich, Switzerland.
Metadaten
Titel
A Reduced-Cost SMS-EMOA Using Kriging, Self-Adaptation, and Parallelization
verfasst von
Jan-Willem Klinkenberg
Michael T. M. Emmerich
André H. Deutz
Ofer M. Shir
Thomas Bäck
Copyright-Jahr
2010
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Multiple Criteria Decision Making for Sustainable Energy and Transportation Systems

Print ISBN: 978-3-642-04044-3

Electronic ISBN: 978-3-642-04045-0

Copyright-Jahr: 2010

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-04045-0_26