MOCSA：构象空间退火的多目标优化
摘要：基于构象空间退火（CSA）算法的多目标优化算法，MOCSA。它具有三个特征：（a）优势关系和目标空间中解之间的距离被用作适应度度量，（b）更新规则基于适应度以及决策空间中解之间的距离，（c）它使用了有约束的局部最小化器。我们在12个测试问题上对MOCSA进行了测试，其中包括ZDT和DTLZ测试套件。基准结果显示，通过MOCSA获得的解比精英非支配排序遗传系统（NSGA2）获得的解更接近帕累托前沿，并且涵盖了更广泛的目标空间范围。
作者：Sangjin Sim, Juyong Lee and Jooyoung Lee
论文ID：1209.0549
分类：Computational Physics
分类简称：physics.comp-ph
提交时间：2012-09-05