Representation embedded learning via autoencoder for large-scale multi-objective optimization

2025-10-17

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.asoc.2025.114065

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摘要

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• 针对大规模多目标优化问题，提出了一种基于自编码器的表示嵌入学习算法(RELA)。 • 提出了一种表示嵌入学习策略以学习潜在表示。 • 提出了一种编码重构策略以生成更高质量的解集。 • 提出了两种子代生成策略以平衡收敛性和多样性。 • RELA在两个基准测试集和一个实际问题上取得了优异结果。