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01.04.2013 | Original Article | Ausgabe 2/2013

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 2/2013

Weighted preferences in evolutionary multi-objective optimization

Zeitschrift:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics > Ausgabe 2/2013
Autoren:
Tobias Friedrich, Trent Kroeger, Frank Neumann
Wichtige Hinweise
A conference version appeared in the Proceedings of the Australasian Conference on Artificial Intelligence 2011 [9].

Abstract

Evolutionary algorithms have been widely used to tackle multi-objective optimization problems. Incorporating preference information into the search of evolutionary algorithms for multi-objective optimization is of great importance as it allows one to focus on interesting regions in the objective space. Zitzler et al. have shown how to use a weight distribution function on the objective space to incorporate preference information into hypervolume-based algorithms. We show that this weighted information can easily be used in other popular EMO algorithms as well. Our results for NSGA-II and SPEA2 show that this yields similar results to the hypervolume approach and requires less computational effort.

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