论文名称:EmoDM: A Diffusion Model for Evolutionary Multi-objective Optimization 1.摘要 进化算法在解决多目标优化问题(MOPs)方面取得了成功。然而,作为一类基于群体的搜索方法,进化算法需要对目标函数进行大量的评估,这使得它们无法应用于范围广泛的昂贵的目标点。为了应对上述挑战,这项工作首次提出了一个可以学习执行...
非正常化方法处理直接使用帕累托机制的多目标优化问题。多个目标不需要转换成一个单一的目标,和正常化方法的缺点,从而克服。非正常化方法使设置达到帕累托前面,尽可能靠近该解决方案的最前沿,并试图均匀地覆盖的帕累托前面。有两个主要类别的非规范化算法,这是进化多目标优化 (EMO) 和直接搜索方法 (DSM) 算法 (...
Nonnormalization 方法处理直接使用帕累托机制的多目标优化问题。多个目标不需要转换成一个单一的目标,和正常化方法的缺点,从而克服。非正常化方法使设置达到帕累托前面,尽可能靠近该解决方案的最前沿,并试图均匀地覆盖的帕累托前面。有两个主要类别的非规范化算法,这是进化多目标优化 (EMO) 和直接搜索方法 (DSM) ...