A deep reinforcement learning-guided multimodal multi-objective evolutionary algorithm with a serial-parallel mechanism

doi:10.1016/j.eswa.2025.129581

A deep reinforcement learning-guided multimodal multi-objective evolutionary algorithm with a serial-parallel mechanism

2025-09-19

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DOI：10.1016/j.eswa.2025.129581

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• 针对多模态多目标优化问题（MMOPs）的操作符选择，提出了一种新型深度强化学习（DRL）模型。 • 提出了一种基于邻域优势的排序方法来更新种群。 • 采用串并联机制增强多样性。 • 所提出的DRLMMEA在MMF测试套件和一个名为多模态齿轮箱优化问题的应用中，超越了6种当前最先进的多模态多目标进化算法。

A deep reinforcement learning-guided multimodal multi-objective evolutionary algorithm with a serial-parallel mechanism

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