Resumen

La dominancia de Pareto es un concepto importante y suele utilizarse en los algoritmos evolutivos multiobjetivo (MOEA) para determinar las soluciones no dominadas. Sin embargo, para los problemas multiobjetivo, el uso de la dominancia de Pareto para clasificar las soluciones, incluso en la primera generación, la mayoría de las soluciones obtenidas son a menudo las soluciones no dominadas, lo que resulta en una pequeña presión de selección de MOEAs hacia las soluciones óptimas. En este trabajo, se propone un nuevo método de clasificación para problemas de optimización multiobjetivo con el fin de verificar un número relativamente menor de soluciones representativas no dominadas con una distribución uniforme y amplia y mejorar la presión de selección de los MOEAs. A continuación, se diseña una evolución diferencial multiobjetivo con el nuevo método de clasificación (MODER) para tratar problemas de optimización multiobjetivo. Por último, se realizan experimentos y se compara el algoritmo propuesto con varios algoritmos conocidos. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo propuesto puede guiar la búsqueda para converger al verdadero FP y mantener la diversidad de soluciones para problemas multiobjetivo.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:problemas objetivos de optimización, moeas, soluciones, dominancia de pareto, soluciones no dominadas, problemas objetivos, poca presión de selección, algoritmos evolutivos multiobjetivo, nuevo método de clasificación, evolución diferencial objetiva
• Keywords:objective optimization problems, moeas, solutions, pareto dominance, nondominated solutions, objective problems, little selection pressure, multiobjective evolutionary algorithms, new ranking method, objective differential evolution