Indicator-Based Selection in Multiobjective Search
1.摘要
这篇是第一篇使用指标来引导搜索解决多目标优化算法的论文，发表于2004，是篇比较老的论文了。其主要思想是首先用二元性能度量（指标）来定义优化目标，然后在选择过程中直接使用该度量。 为此，本文提出了一种通用的基于指标的进化算法(IBEA)，它可以与任意指标相结合。 与其他算法相比，IBEA可以根据需要做调整，而且不需要任何额外的多样性保存机制。 在几个连续和离散的基准问题上表明，IBEA可以大大改进两种常用算法，即NSGA-II和SPEA2。
2.动机
未完待续
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