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首页> 外文会议>IEEE Congress on Evolutionary Computation >A closer look to elitism in ε-dominance many-objective optimization
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A closer look to elitism in ε-dominance many-objective optimization

机译：ε优势多目标优化中的精英主义近观

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Elitism is a common feature of many-objective optimizers and has a strong impact on the performance of the algorithms. The way elitism is implemented vary among the various approaches to many-objective optimization and there are no detailed studies about their effects. In this work we focus on a multi- and many-objective optimization approach based on ε-dominance. We track the number of generations a solution remains in the population to bias survival selection or the creation of neighborhoods for parent selection. We investigate how elitist strategies affect performance of the algorithm and show that convergence and diversity can be enhanced by using different strategies for elitism on many-objective uni-modal and multi-modal problems with 4, 5, and 6 objectives.
机译：Elitism是许多目标优化器的共同特征，对算法的性能有很大的影响。在实现多目标优化的各种方法之间，实施精英主义的方式各不相同，并且尚未对其效果进行详细研究。在这项工作中，我们专注于基于ε支配的多目标多目标优化方法。我们跟踪解决方案保留在种群中的世代数，以偏向生存选择或为父母选择创建邻域。我们研究了精英策略如何影响算法的性能，并表明通过对具有4、5和6个目标的多目标单峰和多峰问题采用不同的精英策略，可以提高收敛性和多样性。

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