論文の概要: The Hybridization of Branch and Bound with Metaheuristics for Nonconvex Multiobjective Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04624v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 01:36:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 14:54:12.852101
• Title: The Hybridization of Branch and Bound with Metaheuristics for Nonconvex Multiobjective Optimization
• Title（参考訳）: 非凸多目的最適化のための分岐とメタヒューリスティックのハイブリッド化
• Authors: Wei-tian Wu and Xin-min Yang
• Abstract要約: 分岐境界法と多目的進化アルゴリズムを組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。 多目的進化アルゴリズムは、分岐および束縛手順の間、厳密な下限と上限を誘導することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A hybrid framework combining the branch and bound method with multiobjective evolutionary algorithms is proposed for nonconvex multiobjective optimization. The hybridization exploits the complementary character of the two optimization strategies. A multiobjective evolutionary algorithm is intended for inducing tight lower and upper bounds during the branch and bound procedure. Tight bounds such as the ones derived in this way can reduce the number of subproblems that have to be solved. The branch and bound method guarantees the global convergence of the framework and improves the search capability of the multiobjective evolutionary algorithm. An implementation of the hybrid framework considering NSGA-II and MOEA/D-DE as multiobjective evolutionary algorithms is presented. Numerical experiments verify the hybrid algorithms benefit from synergy of the branch and bound method and multiobjective evolutionary algorithms.
• Abstract（参考訳）: 非凸多目的最適化のために,分岐法と有界法と多目的進化アルゴリズムを組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。 このハイブリダイゼーションは2つの最適化戦略の相補的な特性を利用する。 多目的進化アルゴリズムは、分岐および束縛手順の間、厳密な下限と上限を誘導することを目的としている。 この方法で導かれるような厳密な境界は、解決しなければならない部分問題の数を減らすことができる。 分岐法と境界法はフレームワークのグローバル収束を保証し,多目的進化アルゴリズムの探索能力を向上させる。 多目的進化アルゴリズムとしてNSGA-IIとMOEA/D-DEを考慮したハイブリッドフレームワークの実装について述べる。 数値実験により、分岐・境界法と多目的進化アルゴリズムの相乗効果からハイブリッドアルゴリズムを検証できる。

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