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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

Practically Desirable Solutions Search on Multi-Objective Optimization

verfasst von : Natsuki Kusuno, Hernán Aguirre, Kiyoshi Tanaka, Masataka Koishi

Erschienen in: Learning and Intelligent Optimization

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

This work investigates a method to search practically desirable solutions expanding the objective space with additional fitness functions associated to particular decision variables. The aim is to find solutions around preferred values of the chosen variables while searching for optimal solutions in the original objective space. Solutions to be practically desirable are constrained to be within a certain distance from the instantaneous Pareto optimal set computed in the original objective space. Our experimental results show that the proposed method can effectively find practically desirable solutions.

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Literatur
1.
Coello, C., Van Veldhuizen, D., Lamont, G.: Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems. Kluwer Academic, Boston (2002)
2.
Deb. K., Agrawal, S., Pratap, A., Meyarivan, T.: A fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm for multi-objective optimization: NSGA-II. KanGAL report 200001 (2000)
3.
Deb, K., Thiele, L., Laumanns, M., Zitzler, E.: Scalable multi-objective optimization test problems. In: Proceedings of the Congress on Evolutionary Computation 2002, pp. 825–830. IEEE Service Center (2002)
Metadaten
Titel
Practically Desirable Solutions Search on Multi-Objective Optimization
verfasst von
Natsuki Kusuno
Hernán Aguirre
Kiyoshi Tanaka
Masataka Koishi
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_46