Multi-agent cooperation-based bi-criteria evolutionary many-objective optimization

2025-09-17

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AI

DOI：10.1016/j.asoc.2025.113865

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摘要

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• 首次在双目标优化中引入多智能体系统。 • MA-BCE利用多智能体强化学习（MARL）进行合作算子和超参数优化。 • 集成了八种混合算子，增强了在复杂MaOPs中的性能。 • 所提出的方法在收敛性和多样性方面优于现有的MaOEAs。 • 使用历史演化数据用于决策，提高效率。