Kỹ thuật điều khiển thích ứng giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu sử dụng hướng vi phân dựa trên tỷ lệ biến đổi độ đo chất lượng tập giải pháp
103 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.93.2024.121-127Từ khóa:
Cân bằng thăm dò và khai thác; Xu thế tìm kiếm; Giải thuật tiến hóa vi phân; NSGAII-DE.Tóm tắt
Khi đánh giá giải thuật tiến hóa tối ưu mục tiêu, người ta không chỉ quan tâm đến chất lượng của tập giải pháp mà còn chú ý đến khả năng thăm dò và khai thác của giải thuật vì đó là yếu tố đảm bảo cho tập giải pháp có chất lượng hội tụ và đa dạng tốt. Duy trì cân bằng giữa khả năng thăm dò và khai thác trong quá trình tiến hóa của giải thuật là vấn đề khó nhưng được quan tâm trong lĩnh vực nghiên cứu. Trong bài báo này, chúng tôi phân tích mối quan hệ giữa chất lượng của tập giải pháp và hiệu quả tìm kiếm của giải thuật để đánh giá xu thế tìm kiếm và đề xuất kỹ thuật điều khiển dựa tỷ lệ biến đổi độ đo chất lượng tập giải pháp nhằm duy trì sự cân bằng tốt hơn giữa khả năng thăm dò và khai thác của giải thuật trong quá trình tiến hóa. Thử nghiệm kỹ thuật đề xuất trên giải thuật tiến hóa tối ưu đa mục tiêu sử dụng hướng vi phân với một số bài toán mẫu cho kết quả có tính cạnh tranh cao, minh chứng khả năng cải thiện hiệu quả tìm kiếm của giải thuật.
Tài liệu tham khảo
[1]. Nguyễn Long, “Kỹ thuật định hướng trong tối ưu tiến hóa đa mục tiêu”, NXB Đại học Kinh tế quốc dân, Hà Nội, (2020).
[2]. H. Wenlan, Zh.Yu, and L. Lan, “Survey on multi-objective evolutionary algorithms”, J. of Physics: Conference Series, Vol 1288:012057 (2019). DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1288/1/012057
[3]. D.A.V. Veldhuizen, “Multi-objective evolutionary algorithms: Classifications, analyses, and new innovation”, PhD thesis, Airforce Institue of Technology, Ohio (1999).
[4]. C. A. C. Coello, N.C. Cortés, “Solving Multiobjective Optimization Problems using an Artificial Immune System”, J. of Genet Program Evolvable, Vol. 6, No.2, pp.163-190, (2005). DOI: https://doi.org/10.1007/s10710-005-6164-x
[5]. E. Zitzler, L. Thiele, and K. Deb, “Comparision of multiobjective evolutionary algorithms: Emprical results”, J. of Evolutionary Computation, Vol 8, No.1, pp. 173-195, (2000). DOI: https://doi.org/10.1162/106365600568202
[6]. H. Zhang, J. Sun, T. Liu, K. Zhang, Q. Zhang, “Balancing Exploration and Exploitation in Multiobjective Evolutionary Optimization”, J. of Information Sciences, Vol 497, pp. 129-148, (2019). DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.05.046
[7]. W. Zheng, J. Wu, C. Zhang, J. Sun, “A Clustering-Based Multiobjective Evolutionary Algorithm for Balancing Exploration and Exploitation”, Proc. of 14th Bio-inspired Computing: Theories and Applications, Vol. 1, No.14, pp. 355-369, (2020). DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-15-3425-6_28
[8]. M. Abdel-Basset, R. Mohamed, S. Mirjalili, R. K. Chakrabortty, M. J. Ryan, “MOEO-EED: A multi-objective equilibrium optimizer with exploration–exploitation dominance strategy”, J. of Knowledge-Based Systems, Vol, No. 214, 106717, (2021). DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2020.106717
[9]. Q. Zhang, R. Jiao, S. Zeng, Z. Zeng, “Balancing Exploration and Exploitation With Decomposition-Based Dynamic Multi-Objective Evolutionary Algorithm”, J. of International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence (IJCINI), Vol. 15, No. 4, pp.1-23, (2021). DOI: https://doi.org/10.4018/IJCINI.20211001.oa25
[10]. H. Hong, M. Jiang, L. Feng, Q. Lin, K.C. Tan, “Balancing Exploration and Exploitation for Solving Large-scale Multiobjective Optimization via Attention Mechanism”, Proc. of 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation, pp.1-8, (2022). DOI: https://doi.org/10.1109/CEC55065.2022.9870430
[11]. C. Kwan, F. Yang and C. Chang, “A differential evolution variant of Nsga ii for real world multiobjective optimization”, Proc. of Artificial Life: Third Australian Conference; ACAL 2007 Gold Coast, Australia, pp. 345-356, (2007). DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-76931-6_30
[12]. Q. Zhang, A. Zhou, S. Zhao, P. N. Suganthan, W. Liu, and S. Tiwari, “Multiobjective optimization test instances for the CEC 2009 specialsession and competition”, University of Essex and NanyangTechnological University, Tech. Rep. CES-487, (2008).
