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Abstrakt
Ein hybrider Simplex-Algorithmus zur nichtdominierten Sortierung für die Mehrzieloptimierung
Seid H. Pourtakdoust, Seid M. Zandavi
In diesem Artikel wird ein Hybridschema für Mehrzieloptimierungsprobleme vorgestellt, das auf der Nutzung zweier etablierter heuristischer Algorithmen basiert. Das vorgeschlagene Hybridschema besteht aus zwei Teilen, die den Nelder-Mead-Simplex-Algorithmus (SA) sowie den Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA II) umfassen. In dieser Hinsicht durchsucht der SA nach der NSGA II-Sortierung nach den optimalen Punkten den optimalen Satz, um die lokalen optimalen Punkte zu finden und so einen vielversprechenden Bereich zu lokalisieren, der wahrscheinlich das globale Minimum enthält. Dies ist besonders hilfreich, da SA ein effizienter Algorithmus ist, der den vielversprechenden Bereich für den optimalen Punkt genau und schnell ausschöpfen kann. Das vorgeschlagene Hybridschema wird auf die Mehrzieloptimierung einiger Benchmarkfunktionen angewendet und seine Leistung mit der des klassischen NSGA II sowie der Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) verglichen. Die numerischen Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene Hybridschema wettbewerbsfähige Ergebnisse liefert, die die der vorhandenen Algorithmen übertreffen.