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Erschienen in:
Interleaving Innovization with Evolutionary Multi-Objective Optimization in Production System Simulation for Faster Convergence Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

R2-EMOA: Focused Multiobjective Search Using R2-Indicator-Based Selection

verfasst von : Heike Trautmann, Tobias Wagner, Dimo Brockhoff

Erschienen in: Learning and Intelligent Optimization

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

An indicator-based evolutionary multiobjective optimization algorithm (EMOA) is introduced which incorporates the contribution to the unary R2-indicator as the secondary selection criterion. First experiments indicate that the R2-EMOA accurately approximates the Pareto front of the considered continuous multiobjective optimization problems. Furthermore, decision makers’ preferences can be included by adjusting the weight vector distributions of the indicator which results in a focused search behavior.

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Fußnoten
1
For the HV indicator, it has been, for example, theoretically proven that such a greedy strategy cannot always find a solution set with optimal HV value [2, 10].
 
Literatur
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10.
Zitzler, E., Thiele, L., Bader, J.: On set-based multiobjective optimization. IEEE Trans. Evol. Comput. 14(1), 58–79 (2010)CrossRef
Metadaten
Titel
R2-EMOA: Focused Multiobjective Search Using R2-Indicator-Based Selection
verfasst von
Heike Trautmann
Tobias Wagner
Dimo Brockhoff
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Learning and Intelligent Optimization

Print ISBN: 978-3-642-44972-7

Electronic ISBN: 978-3-642-44973-4

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-44973-4_8