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Generating continuous multi-objective benchmark problems by the object-oriented method
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AI
DOI：10.1016/j.swevo.2025.102242.png)
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摘要
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设计多目标基准测试函数是进化多目标优化领域的一个重要课题，因为它可以帮助研究人员识别算法的优缺点并促进性能提升。然而，现有构建多目标测试问题的方法存在特定局限性，例如目标同质化结构、帕累托最优集的规则形状等。为解决这些问题，本文提出了一种面向对象的构建方法，将多目标优化问题适应度景观的组成部分抽象为类。通过设计这些组件的属性（如大小、形状、位置和数量），可生成多样化的测试类。通过组合这些属性，可构建不同难度和特征的测试案例。基于此生成器，展示了若干新颖特性。此外，在生成的测试案例上测试了五种经典多目标进化算法。结果显示这些算法在构建的测试案例上表现出不同行为。同时，这些生成的特性对测试算法构成了显著挑战。
Keyword:
Multi-objective optimization
Benchmark test functions
Problem features
Object-oriented design
期刊
IF:
8.5
论文数:
2.2K
被引数:
1.0W
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