論文の概要: A Survey of Decomposition-Based Evolutionary Multi-Objective Optimization: Part I-Past and Future
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14571v2
- Date: Mon, 21 Oct 2024 23:13:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-23 14:25:59.631404
- Title: A Survey of Decomposition-Based Evolutionary Multi-Objective Optimization: Part I-Past and Future
- Title（参考訳）: 分解に基づく進化的多目的最適化に関する調査研究 : その1-過去と未来
- Authors: Ke Li,
- Abstract要約: 進化的多目的最適化の文脈では分解は適切に研究されなかった。
MoEA/Dは、この領域の最新の開発をレビューするために、分解ベースのEMOの代表である。
第1部では,MOEA/Dの発展を起源から現在までの包括的調査を行う。
最終段階では、今後の発展に向けての新たな方向性に光を当てています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.074835777266041
- License:
- Abstract: Decomposition has been the mainstream approach in classic mathematical programming for multi-objective optimization and multi-criterion decision-making. However, it was not properly studied in the context of evolutionary multi-objective optimization (EMO) until the development of multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition (MOEA/D). In this two-part survey series, we use MOEA/D as the representative of decomposition-based EMO to review the up-to-date development in this area, and systematically and comprehensively analyze its research landscape. In the first part, we present a comprehensive survey of the development of MOEA/D from its origin to the current state-of-the-art approaches. In order to be self-contained, we start with a step-by-step tutorial that aims to help a novice quickly get onto the working mechanism of MOEA/D. Then, selected major developments of MOEA/D are reviewed according to its core design components including weight vector settings, subproblem formulations, selection mechanisms and reproduction operators. Besides, we also overview some selected advanced topics for constraint handling, optimization in dynamic and uncertain environments, computationally expensive objective functions, and preference incorporation. In the final part, we shed some light on emerging directions for future developments.
- Abstract（参考訳）: 分解は、多目的最適化と多条件決定のための古典的な数学的プログラミングにおける主流のアプローチである。
しかし、進化的多目的最適化(EMO)の文脈では、分解(MOEA/D)に基づく多目的進化アルゴリズムが開発されるまで、適切に研究されなかった。
本シリーズでは, 分解型EMOの代表としてMOEA/Dを用いて, この領域の最新の開発状況を概観し, 研究状況の体系的, 包括的分析を行う。
第1部では,MOEA/Dの発展を起源から現在までの包括的調査を行う。
自己完結するために、初心者がMOEA/Dの動作メカニズムに素早く到達できるよう、ステップバイステップのチュートリアルから始めます。
次に, 重みベクトル設定, サブプロブレム定式化, 選択機構, 再生演算子など, 基本設計要素に従ってMOEA/Dの選定を概観する。
さらに、制約処理、動的で不確実な環境における最適化、計算に高価な目的関数、優先的インクルージョンなど、先進的なトピックを概説する。
最終段階では、今後の発展に向けての新たな方向性に光を当てています。
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