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Deep reinforcement learning-based two-stage coevolutionary framework for multimodal multi-objective optimization
DOI:10.1016/j.asoc.2026.114836.png)
摘要
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• 基于深度强化学习的自适应进化算子选择策略。
• 将自适应算子融入两阶段协同进化框架,提出MMOEA-DRL。
• MMOEA-DRL在决策空间中达到64.71%的最优性,性能优于其他方法超过55.74%。
Keyword:
Deep reinforcement learning
Adaptive evolutionary operators
Two-stage co-evolutionary framework
Multimodal multi-objective optimization
Evolutionary algorithms
期刊
IF:
6.6
论文数:
1.4W
被引数:
4.8W
机构
引用论文
Balancing Convergence and Diversity in Objective and Decision Spaces for Multimodal Multi-Objective Optimization平衡目标和决策空间中的收敛性和多样性,以实现多模态多目标优化

